基于小波神经网络的开关电源的故障诊断

被引：3

作者：

陈特放 ^{[1
]}

邹修铁 ^{[1
]}

刘秋英 ^{[2
]}

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院

[2] 湖南大学电气与信息工程学院

来源：

计算机测量与控制 | 2009年 / 17卷 / 01期

关键词：

小波变换; 神经网络; 故障诊断; 特征提取;

D O I：

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2009.01.058

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统]; TN86 [电源];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ; 0810 ; 081001 ;

摘要：

以非线性小波Morlet基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络;采用能量分布特征提取方法和改进的BP算法,设计了一种基于小波神经网络的故障诊断系统,并应用于开关电源故障诊断中;对实例电路仿真结果表明,该方法能正确识别各种故障状态,准确率高,系统诊断结果与实际相符,验证了该小波神经网络故障诊断系统的有效性。

引用

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