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基于改进的VMD和CNN神经网络的光伏逆变器软故障诊断方法研究 摘要：本文提出了一种基于改进的变分模态分解（VMD）和卷积神经网络（CNN）的光伏逆变器软故障诊断方法。该方法可以有效地解决故障特征提取困难、特征参数奇异性差和故障诊断率低等问题。使用SIMULINK建立光伏逆变器软故障模型，并采集相关参数作为样本；然后，使用VMD对参数进行变分模态分解，得到若干分量，并且利用小波变换提取各模态分量的小波能量，获取故障特征值并降维；使用CNN进行故障诊断，并与传统的VMD-CNN神经网络、VMD-BP神经网络的诊断结果进行比较，验证了该神经网络用于光伏逆变器软故障诊断的正确性和精确性。 知识点： 1. 光伏逆变器soft fault诊断：光伏逆变器的soft fault诊断是指在光伏逆变器中出现的不可预知的故障，例如电路故障、温度异常等。 2. 变分模态分解（VMD）：VMD是一种信号处理技术，用于将复杂信号分解成多个模态分量，每个模态分量对应着不同的频率成分。 3. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习算法，用于图像识别、目标检测和自然语言处理等领域。 4. 故障特征提取：故障特征提取是指从故障信号中提取有意义的特征，以便进行故障诊断。 5. 小波变换：小波变换是一种信号处理技术，用于将信号分解成多个频率成分，每个频率成分对应着不同的时间尺度。 6. 光伏逆变器软故障模型：光伏逆变器软故障模型是指使用SIMULINK建立的光伏逆变器软故障模型，用于模拟光伏逆变器中出现的soft fault。 7. 机器学习：机器学习是一种人工智能技术，用于从数据中学习模式和关系，以便进行预测和决策。 8. 数据建模：数据建模是指对数据进行分析和处理，以便建立数学模型，用于预测和决策。 9. 深度学习：深度学习是一种机器学习算法，用于学习复杂数据中的模式和关系。 10. 专业指导：专业指导是指在光伏逆变器软故障诊断领域中的专业知识和经验指导。 11. 光伏逆变器：光伏逆变器是一种将光伏电池输出的直流电转换为交流电的装置，用于光伏发电系统中。 12. SIMULINK：SIMULINK是一种基于MATLAB的模拟软件，用于建立和仿真复杂系统。 13. 故障诊断率：故障诊断率是指故障诊断方法的准确性和可靠性。 14. 特征参数奇异性差：特征参数奇异性差是指故障特征参数的不稳定性和不确定性。 15. 光伏发电系统：光伏发电系统是一种使用光伏电池将太阳能转换为电能的系统。