【摘 要】
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基于逆变器开路故障输出电流波形的差异，提出将形态学广义分形维数运用于逆变器故障检测中。将逆变器三相输出电流按a，b，c三相依次取六个不同参数下的形态学广义分形维数作为ELM
【基金项目】
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国家自然科学基金（51367008）
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基于逆变器开路故障输出电流波形的差异，提出将形态学广义分形维数运用于逆变器故障检测中。将逆变器三相输出电流按a，b，c三相依次取六个不同参数下的形态学广义分形维数作为ELM神经网络的输入，以故障类型作为神经网络的输出。仿真结果显示该方法的故障区分率高达97．62％。基于三相输出电流的形态广义分形维数能够准确的识别出逆变器在各种故障状态下的电流信号，为逆变器开路故障诊断提供了一种简单准确的新方法。
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