基于DSP的人工神经网络电力电子故障诊断

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该文介绍了故障诊断技术的概念和发展,阐述了电力电子电路故障诊断的目的和意义和现代电力电子电路故障诊断技术的发展,探讨现代电力电子电路故障诊断技术存在的不足,提出了电力电子电路故障诊断的神经网络方法.在借鉴前人研究成果的基础上,该文提出了应用频谱分析和神经网络相结合的方法对电力电子电路故障进行诊断.以电力电子三相逆变系统为例,分别采用BP神经网络和RBF神经网络两种方法对其进行故障诊断.用MATLAB仿真软件建立待诊断系统的仿真模型,仿真实际系统的各种故障,设计神经网络故障诊断的学习样本并以此训练神经网络,确定用于电力电子逆变电路故障诊断的神经网络结构和各参数.通过比较各网络参数对神经网络故障诊断方法的影响,优化神经网络结构的设计来提高所设计的神经网络故障诊断系统的学习和泛化能力.最后简要介绍了基于DSP电力电子逆变电路的在线神经网络故障诊断系统的设计.应用在线诊断系统和仿真系统对所训练好的神经网络故障诊断系统进行仿真验证和实验验证的研究,结果表明BP神经网络和RBF神经网络在电力电子逆变电路的故障诊断中是可行的并且有效的,同时得出BP神经网络比RBF神经网络更适用于实际工程运用.
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