改進粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷

收稿日期:2007208208;　定稿日期:2007212218 基金項目:國家自然科學(xué)基金資助項目(60374008,60501022);航空科學(xué)基金資助項目(2006zd52044,04152068) ?研究論文? 基于小波徑向基網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷 韓曉靜,王友仁,崔江 (南京航空航天大學(xué)自動化學(xué)院,南京　210016) 　 摘　要:　提出了一種基于小波徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主成分分析的電力電子故障診斷方法,該方法用 小波變換和主成分分析對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,提取出有效故障特征信息,實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮,減少了神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間,選用徑向基(rbf)網(wǎng)絡(luò)為故障分類器,解決了bp網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小點的問 題,提高了訓(xùn)練速度,并且具有診斷率高的特點。實例證明了該方法的有效性,并與其他診斷方法 進行了對比。

收稿日期:2007208208;　定稿日期:2007212218 基金項目:國家自然科學(xué)基金資助項目(60374008,60501022);航空科學(xué)基金資助項目(2006zd52044,04152068) ?研究論文? 基于小波徑向基網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷 韓曉靜,王友仁,崔江 (南京航空航天大學(xué)自動化學(xué)院,南京　210016) 　 摘　要:　提出了一種基于小波徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主成分分析的電力電子故障診斷方法,該方法用 小波變換和主成分分析對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,提取出有效故障特征信息,實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮,減少了神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間,選用徑向基(rbf)網(wǎng)絡(luò)為故障分類器,解決了bp網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小點的問 題,提高了訓(xùn)練速度,并且具有診斷率高的特點。實例證明了該方法的有效性,并與其他診斷方法 進行了對比。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力電子電路故障診斷中有廣泛的應(yīng)用。常用的反向傳播算法存在著容易陷入局部極小點、對初值要求高的缺點,給故障診斷帶來不便。提出了采用遺傳算法優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初值,將遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來,應(yīng)用于電力電子電路的故障診斷中。仿真實驗表明該方法是有效的。

基于wigner-ville分布的電力電子電路故障診斷技術(shù) 王榮杰 （集美大學(xué)輪機工程學(xué)院，廈門361021） 摘要：提出了一種基于wigner-ville分布的電力電子電路故障診斷方法，首先建立各種類型故 障信號的wigner-ville模時頻矩陣，然后計算故障信號wigner-ville模時頻矩陣與標準模時頻矩 陣的相似度，以相似度最大為判別依據(jù)實現(xiàn)故障的診斷。三相橋式可控整流電路晶閘管故障診 斷仿真結(jié)果表明該方法能準確對電力電子電路故障進行類型的識別和故障元的定位，對噪聲具 有魯棒性，且算法簡單，在解決電力電子電路故障問題上有著很好的工程實用價值。 關(guān)鍵詞：wigner-ville分布；相似度；故障診斷；電力電子電路 中圖分類號：tp181文獻標識碼:a faultdiagnosistechnologybasedonwigner-vill

針對傳統(tǒng)的電力電子電路參數(shù)辨識僅對部分器件進行辨識,未辨識到所有器件特征參數(shù)值,無法準確判斷電路當前狀態(tài)的問題,建立了基于電感電流與輸出電壓的電路混雜系統(tǒng)模型,使用粒子群優(yōu)化算法將參數(shù)辨識問題轉(zhuǎn)化為目標函數(shù)優(yōu)化問題,求解得到電路中所有關(guān)鍵元器件的特征參數(shù)值,以更好地表征電路的健康狀態(tài)。仿真實驗結(jié)果表明該方法的辨識精度達到98%以上,有較好的辨識效果。

采用一種基于粒子群優(yōu)化算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的混合算法應(yīng)用于電力電子整流電路的故障診斷。文中首先論述了粒子群優(yōu)化算法以及實現(xiàn)粒子群和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合算法的操作步驟,然后將這種診斷方法應(yīng)用于電力電子整流電路的故障診斷。仿真診斷結(jié)果表明,這種混合診斷方法可用于電力電子三相整流電路的故障診斷。它具有較快的收斂速度和較高的診斷精度,它具有工程的應(yīng)用價值。

采用最小二乘支持向量機預(yù)測算法對電力電子電路進行故障預(yù)測.以基本降壓斬波電路為例,選擇電路輸出電壓作為監(jiān)測信號,提取輸出電壓平均值及紋波值作為電路特征性能參數(shù),并利用ls-svm回歸預(yù)測算法實現(xiàn)故障預(yù)測.仿真結(jié)果表明,利用ls-svm對基本降壓斬波電路輸出平均電壓與輸出紋波電壓的預(yù)測相對誤差均低于2%,能夠跟蹤故障特征性能參數(shù)的變化趨勢,有效實現(xiàn)電力電子電路故障預(yù)測.

畢業(yè)設(shè)計（論文） 題目：電力電子電路緩沖器的研究與仿真 學(xué)生姓名：xxx 學(xué)號：xxx 所在學(xué)院：電氣與光電工程學(xué)院 專業(yè)班級：電氣工程及其自動化1405班 屆別：2018屆 指導(dǎo)教師：xxx 皖西學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計（論文）創(chuàng)作誠信承諾書 1.本人鄭重承諾：所提交的畢業(yè)設(shè)計（論文），題目《電力 電子電路緩沖器的研究與仿真》是本人在指導(dǎo)教師指導(dǎo)下獨立完 成的，沒有弄虛作假，沒有抄襲、剽竊別人的內(nèi)容； 2.畢業(yè)設(shè)計（論文）所使用的相關(guān)資料、數(shù)據(jù)、觀點等均真 實可靠，文中所有引用的他人觀點、材料、數(shù)據(jù)、圖表均已標注 說明來源； 3.畢業(yè)設(shè)計（論文）中無抄襲、剽竊或不正當引用他人學(xué) 術(shù)觀點、思想和學(xué)術(shù)成果，偽造、篡改數(shù)據(jù)的情況； 4.本人已被告知并清楚：學(xué)校對畢業(yè)設(shè)計（論文）中的抄襲、 剽竊、弄虛作假等違反學(xué)術(shù)規(guī)范的行為將

86電子電路故障診斷的新方法

針對現(xiàn)有電力電子電路故障狀態(tài)預(yù)測技術(shù)的不足,提出將電路特征性能參數(shù)與粒子群算法(pso)優(yōu)化的徑向基函數(shù)(rbf)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,對電力電子電路進行故障狀態(tài)監(jiān)測預(yù)測.以電源電路中buck電路為例,選擇電路輸出電壓作為監(jiān)測信號,提取輸出電壓平均值及紋波電壓值作為電路特征性能參數(shù),并利用改進后的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)狀態(tài)預(yù)測.結(jié)果表明,利用pso改進后的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電路輸出平均電壓和紋波電壓的預(yù)測比單純rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的結(jié)果更加精準,能夠跟蹤電源電路狀態(tài)特征性能參數(shù)的變化趨勢,有效實現(xiàn)電力電子電路狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測.

支持向量機（svm）是-種解決小樣本分類問題的最佳理論算法,它的核函數(shù)的參數(shù)選擇非常重要,直接影響著故障診斷的準確率.本文將粒子群算法（pso）用于支持向量機的參數(shù)優(yōu)化,提出基于粒子群支持向量機的故障診斷模型,并將其運用于軌道電路中.通過對比matlab仿真結(jié)果得出：經(jīng)過粒子群尋優(yōu)得到的參數(shù)比隨機選取的參數(shù)更優(yōu),所建立的pso-svm模型的故障診斷準確率高于普通的svm模型.

畢業(yè)設(shè)計說明書 課題名稱：電力電子路仿真技術(shù)的應(yīng)用 學(xué)生姓名倪世呈 學(xué)號0902013425 二級學(xué)院（系）電氣電子工程學(xué)院 專業(yè)機電一體化技術(shù) 班級機電0934 指導(dǎo)教師方建華 起訖時間：2012年2月13日～2012年4月6日 浙江機電職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 i 電力電子電路仿真技術(shù)的應(yīng)用 摘要 本文是用matlab/simulink實現(xiàn)電力電子有關(guān)電路的計算機仿真的畢業(yè)設(shè)計。 論文給出了單相半波可控整流電路、單相橋式全控整流電路、三相半波可控整 流電路、三相半波有源逆變電路、三相橋式全控整流電路的實驗原理圖、matlab 系統(tǒng)模型圖、及仿真結(jié)果圖。實驗過程和結(jié)果都表明：matlab在電力電子有關(guān) 電路計算機仿真上的應(yīng)用是十分廣泛的。尤其是電力系統(tǒng)工具箱－power systemblockset（ps

采用新型粒子群算法的電力電子裝置在線故障診斷方法

電子電路故障檢測綜述

利用小波分析具有能量分布特征提取的特性和遺傳算法優(yōu)化bp算法的能力,提出了一種基于遺傳算法、小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯故障診斷方法,并應(yīng)用電梯故障數(shù)據(jù)作為實例進行了驗證.遺傳算法小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型診斷速度快、魯棒性好、故障診斷正確率高.

電力電子課程設(shè)計說明書 題目：降壓斬波電路設(shè)計 學(xué)生姓名：蔣文鋒 學(xué)號：201206010216 院（系）：電氣與信息工程學(xué)院 專業(yè)：電氣工程及其自動化 指導(dǎo)教師：康家玉 2014年12月20日 降壓斬波電路設(shè)計 1 目錄 一、設(shè)計背景..............................................................................................................................................2 二設(shè)計要求與方案................................................................................................

油浸式電力變壓器的運行狀態(tài)直接影響到電力系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定,對其進行故障診斷具有重要的現(xiàn)實意義。依據(jù)elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有動態(tài)處理數(shù)據(jù)及對歷史數(shù)據(jù)敏感的能力,提出了將它用于油浸式電力變壓器的故障診斷新方法,并給出了其具體的實現(xiàn),同時對故障診斷的結(jié)果,將elman網(wǎng)絡(luò)與bp網(wǎng)絡(luò)進行了比較。檢測結(jié)果表明,elman網(wǎng)絡(luò)具有區(qū)別油浸式電力變壓器不同故障類型的能力。

通過改良三比值法處理一組電力變壓器油中溶解氣體的特征值,并將數(shù)據(jù)作為輸入訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),調(diào)整權(quán)值和閥值,通過相互比較確定各項網(wǎng)絡(luò)參數(shù),將誤差控制要求范圍內(nèi).最后使用得到的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本進行了成功的預(yù)測,驗證了將bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運用于變壓器故障診斷具有十分理想的效果.

目的通過對鋁電解生產(chǎn)過程中的故障進行有效地診斷來提高鋁的生產(chǎn)效率和節(jié)約能源.方法把粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來應(yīng)用在鋁電解的故障診斷中.先用自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)(som)對初始數(shù)據(jù)進行離散化后得到?jīng)Q策表,然后用粗糙集理論對決策表進行約簡得到最簡決策表,根據(jù)最簡決策表設(shè)計bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對鋁電解中的故障進行診斷.結(jié)果用粗糙集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)處理可以簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),減少計算量和訓(xùn)練時間,從而提高整個診斷系統(tǒng)的診斷效率、故障診斷準確率在90%以上.結(jié)論該方法能夠?qū)︿X電解中的故障做出正確的診斷.

介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的基本概念和結(jié)構(gòu),就將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入空調(diào)系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)作了較為系統(tǒng)的闡述。

研究電路的故障問題,應(yīng)提高快速性和準確性。為提高仿真電路故障診斷效率,給出了一種基于改進支持向量機的仿真電路故障診斷方法。首先通過小波包變換實現(xiàn)了信號的能量特征提取,根據(jù)主元分析完成了特征壓縮;其次針對支持向量機多分類一對一方法存在的不可分類區(qū),將其與最近鄰分類法相結(jié)合,實現(xiàn)了電路的故障診斷,并提出了一種混合遺傳算法實現(xiàn)了小波函數(shù)和支持向量機參數(shù)的同步選擇;最后通過一仿真電路的仿真實驗,與bp,rbf和pnn等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對比,結(jié)果顯示基于支持向量機的方法診斷精度最高,達到98%,為設(shè)計提供參考依據(jù)。

常用過流過壓保護的措施、電路和元件 一、過流、過壓保護元件的重要性 在各類電子產(chǎn)品中，設(shè)置過電流保護和過電壓保護元件的趨勢日益增強，之 所以如此，歸納起來主要有以下幾個方面的因素： （1）隨著電子產(chǎn)品發(fā)展的需求，ic的功能(集成度)也越來越強，其“身價” 自然越來越高貴，因而需要加強保護。 （2）為了降低功耗、減少發(fā)熱、延長使用壽命，半導(dǎo)體元件和ic的工作電 壓越來越低，其抗過電流/過電壓的能力需要適應(yīng)新的保護要求。 （3）移動式電子產(chǎn)品越來越多，如手持機、pda、筆記本電腦、攝錄機、數(shù) 碼相機、光盤機等，這些電子產(chǎn)品都需要電池組件作為，在電池組件和電池充電 器中都必須配備保護元件。 （4）隨著現(xiàn)代汽車制造的發(fā)展，車內(nèi)裝備的電子設(shè)備越來越多，而且工作 條件比一般的電子產(chǎn)品更惡劣，如汽車行駛狀況和環(huán)境瞬息萬變、汽車起動時會 產(chǎn)生很大的瞬間峰值電壓等。因此，在為這些電