基于分形神經網絡的電力電子裝置故障診斷研究.pdf

1、國民生產生活中能源的高效運轉離不開電力電子裝置的轉換，因此保證電力電子裝置正常運行和及時排除裝置故障變得越來越重要。本文以三相橋式整流電路的故障診斷為例，采用分形維數提取電路負載端電壓輸出波形的特征，利用神經網絡將得到的特征向量分類，找出故障點實現故障診斷。
　　電力電子裝置故障診斷經過近年來的不斷發(fā)展，已經形成了一整套復雜的理論體系。通過研究其基本理論和工作方法，本文采用了一種基于分形神經網路的故障診斷方法。該方法能夠解決電路中

2、故障診斷時間過長，故障分類難的問題。本文首先利用分形維數對電路輸出波形進行預處理，根據輸出波形計算出的分形維數不同，將電路故障分為五個大類，每類故障輸出波形的形狀明顯不同。其次利用神經網絡對電路故障進行診斷，把電路可能的故障波形按一定規(guī)律選取代碼用作神經網絡的輸出向量，取電壓輸出波形采樣值最大點作為神經網絡的輸入向量，進而建立故障元與故障特征之間的映射，實現對電路的故障診斷。最后把分形維數的故障診斷方法與神經網絡的故障診斷相統(tǒng)一，使得電