【摘 要】
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针对光伏逆变器开关管复合故障下识别准确率低等问题,提出一种基于改进深度信念网络自动提取特征的故障识别方法.首先,选取负载相电压作为故障特征信号,经快速傅里叶变换处理将其幅值谱构成的特征向量作为深度信念网络输入;然后,采用蝙蝠优化算法获取深度信念网络隐含层最优节点数,实现逆变器故障特征自动提取与故障识别;最后,通过试验仿真与分析,其复合故障诊断准确率可达99％以上,验证了本文所提方法的有效性与优越性.
【机 构】
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南京工程学院自动化学院,江苏 南京211167;南京工程学院工业中心、创新创业学院,江苏 南京211167
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针对光伏逆变器开关管复合故障下识别准确率低等问题,提出一种基于改进深度信念网络自动提取特征的故障识别方法.首先,选取负载相电压作为故障特征信号,经快速傅里叶变换处理将其幅值谱构成的特征向量作为深度信念网络输入;然后,采用蝙蝠优化算法获取深度信念网络隐含层最优节点数,实现逆变器故障特征自动提取与故障识别;最后,通过试验仿真与分析,其复合故障诊断准确率可达99％以上,验证了本文所提方法的有效性与优越性.
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