【摘 要】
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针对电力电子整流电路故障识别方法中的信号提取与模式识别两个核心问题,提出一种基于主元分析（PCA）和改进多种群遗传算法（MPGA）优化BP神经网络的三相整流装置电路故障识别方法。
【基金项目】
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四川省电力电子节能技术与装备重点实验室项目(SZJJ2015-064);太阳能技术集成及应用推广四川省高校重点实验室资金项目(TYN2015-01,09);四川省教育厅重点项目(13ZA0023)
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针对电力电子整流电路故障识别方法中的信号提取与模式识别两个核心问题,提出一种基于主元分析（PCA）和改进多种群遗传算法（MPGA）优化BP神经网络的三相整流装置电路故障识别方法。首先采用主元分析提取故障信号中对应的故障特征向量,然后利用移民算子与迁徙算子结合的MPGA优化BP神经网络分类器进行故障类型的识别。仿真结果表明,该方法对三相桥式整流装置进行故障诊断能准确识别与定位各故障类型,而且具有鲁棒性更好,诊断正确率更高的特点。
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