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电力电子电路故障诊断方法
电力电子电路故障诊断方法
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基于改进粒子群神经网络的电力电子电路故障诊断
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基于改进粒子群神经网络的电力电子电路故障诊断,此论文仅供参考,欢迎大家下载
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针对电力电子电路模型具有非线性，进行故障诊断比较困难这一问题，提出了一种基于高阶累积量与Fisher判别法的故障诊断方法。首先，利用高阶累积量（HOC）对电路可测点的响应信息进行处理，将处理得到的峰度和陡度作为故障的特征向量。再利用Fisher判别分析法对故障进行模式分类，得到最终的模式识别结果。所选实例证明了高阶累积量构造的特征向量可以区分各种故障模式，Fisher判别分析法识别故障的准确率很高
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基于小波多分辨率分析和主元分析的电力电子电路故障诊断 (2006年)
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将小波多分辨率分析和主元分析方法以及归纳学习理论一决策树分类方法应用于电力电子电路的故障诊断中，提高了诊断效率及分类准确性，仿真结果验证了提出方法的正确性和有效性。
电力电子系统故障诊断方法浅析
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电力电子电路的实际运行表明，大多数故障表现为功率开关器件的损坏，其中以功率开关器件的开路和直通最为常见。电力电子电路故障诊断与一般的模拟电路、数字电路的故障诊断存在较大差别，由于电力电子器件过载能力小，损坏速度快，其故障信息仅存在于发生故障到停电之前数十毫秒之内，因此，需要实时监视、在线诊断;另外电力电子电路的功率已达数千千瓦，模拟电路、数字电路诊断中采用的改变输入看输出的方法不再适用。
基于混杂模型和滤波器的电力电子电路故障诊断 (2011年)
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目的 解决电力电子电路故障诊断中的难题，以提高电力电子电路系统的可靠性。方法 通过数学模型并利用修正的Bayes算法实现诊断。结果 建立了基于混杂系统理论的电力电子电路数学模型，给出了混杂系统状态与参数估计的强跟踪滤波器算法，实现了电力电子电路故障的实时诊断。结论将混杂、模型和STE应用到电力电子电路的故障诊断方法是有效的，它既能诊断参数型故障，又能诊断结构型故障。
基于偏差经验特征映射的电子电路故障诊断方法
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模拟电路故障诊断
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基于相似度的电力电子电路故障诊断技术 (2010年)
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采用一种基于 S变换相似度的电力电子电路故障诊断方法,首先建立各种故障类型信号的 S 变换模时频矩阵,然后计算故障信号 S变换模时频矩阵与已建立的标准模时频矩阵的相似度,以相似度最 大为判别依据,实现故障的诊断。三相桥式可控整流电路晶闸管故障诊断仿真结果表明:该方法能准确对 电力电子电路故障进行类型的识别和故障元的定位,对噪声具有鲁棒性,且算法简单。
基于电力电子电路智能故障诊断技术研究-综合文档
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设计了一种多源信息特征层融合的故障诊断方法，应用在电力电子电路的诊断过程中。选择待测电路的节点电压和重要支路电流作为融合对象，利用小波变换和主成分分析对数据进行预处理和特征提取，采用间隔交叉的方式将电压特征矢量和电流特征矢量联合形成特征矢量，通过神经网络对联合特征矢量进行推理分类，得到故障诊断结果。以Buck―Boost电路为诊断实例，对比分析了选择不同特征融合对象对故障诊断结果的影响，实验结果证
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基于神经网络的模拟电路故障诊断研究，康磊，李志华，模拟电路的故障诊断一直是雷达故障诊断研究的热点问题之一。确保模拟电路故障诊断的高效和准确性，对现代雷达系统的故障诊断研究
基于故障诊断的电路故障诊断
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本文针对数模混合电路的特点，在对己有故障诊断技术基础上，对故障字典 法进行研究，采用无需将数字电路和模拟电路进行...实现数模混合电路基于故障字典的电路故障诊断软件， 达到故障诊断的目的。本文的卞要内容如下。
小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用.pdf
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为检测和诊断电力电子电路中的故障，获得更高的诊断精确度，提出粒子群算法优化RBF神经网络的故障诊断方法。与基本RBF神经网络相比，粒子群RBF神经网络可以提高系统的收敛速度和精度。把通过特征提取获得的电力电子电路故障特征量作为神经网络的输入，利用训练好的粒子群优化后的RBF神经网络进行故障诊断。仿真结果表明，实际输出与期望输出基本吻合，具有良好的分类效果，能够提高诊断精确度，对于电力电子电路的故障
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