【摘 要】
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针对传统二极管钳位式三电平逆变器故障诊断方法存在诊断效率低且准确率不高的问题,将一种自适应正则化系数引入卷积神经网络(CNN),对逆变器进行故障诊断。在传统CNN模型引入
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针对传统二极管钳位式三电平逆变器故障诊断方法存在诊断效率低且准确率不高的问题,将一种自适应正则化系数引入卷积神经网络(CNN),对逆变器进行故障诊断。在传统CNN模型引入正则化去拟合中,正则化系数常采用全局统一的常数型参数,训练过程中需不断试错且效果甚微,对此提出根据目标损失函数梯度变化自适应调整正则化系数的CNN模型,能够加快CNN模型在逆变器故障诊断中的收敛速度,增强模型泛化能力,提高故障识别准确率。实验表明,相比传统BP神经网络和原始CNN模型,改进的卷积神经网络模型能够对逆变器复杂故障做出实时准确诊断。
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