小波徑向基網(wǎng)絡(luò)電力電子電路故障診斷

基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷

基于改進(jìn)粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷

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(jī)工程學(xué)院，廈門(mén)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(lèi)型故 障信號(hào)的wigner-ville模時(shí)頻矩陣，然后計(jì)算故障信號(hào)wigner-ville模時(shí)頻矩陣與標(biāo)準(zhǔn)模時(shí)頻矩 陣的相似度，以相似度最大為判別依據(jù)實(shí)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(zhǔn)確對(duì)電力電子電路故障進(jìn)行類(lèi)型的識(shí)別和故障元的定位，對(duì)噪聲具 有魯棒性，且算法簡(jiǎn)單，在解決電力電子電路故障問(wèn)題上有著很好的工程實(shí)用價(jià)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(lèi)號(hào)：tp181文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:a faultdiagnosistechnologybasedonwigner-vill

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(diǎn)、對(duì)初值要求高的缺點(diǎn),給故障診斷帶來(lái)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(lái),應(yīng)用于電力電子電路的故障診斷中。仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法是有效的。

采用最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)算法對(duì)電力電子電路進(jìn)行故障預(yù)測(cè).以基本降壓斬波電路為例,選擇電路輸出電壓作為監(jiān)測(cè)信號(hào),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(cè)算法實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè).仿真結(jié)果表明,利用ls-svm對(duì)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(cè)相對(duì)誤差均低于2%,能夠跟蹤故障特征性能參數(shù)的變化趨勢(shì),有效實(shí)現(xiàn)電力電子電路故障預(yù)測(cè).

畢業(yè)設(shè)計(jì)（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(hào)：xxx 所在學(xué)院：電氣與光電工程學(xué)院 專(zhuān)業(yè)班級(jí)：電氣工程及其自動(dòng)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(jì)（論文）創(chuàng)作誠(chéng)信承諾書(shū) 1.本人鄭重承諾：所提交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（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(dú)立完 成的，沒(méi)有弄虛作假，沒(méi)有抄襲、剽竊別人的內(nèi)容； 2.畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）所使用的相關(guān)資料、數(shù)據(jù)、觀點(diǎn)等均真 實(shí)可靠，文中所有引用的他人觀點(diǎn)、材料、數(shù)據(jù)、圖表均已標(biāo)注 說(shuō)明來(lái)源； 3.畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）中無(wú)抄襲、剽竊或不正當(dāng)引用他人學(xué) 術(shù)觀點(diǎn)、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(duì)畢業(yè)設(shè)計(jì)（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

畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 課題名稱(chēng)：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(hào)0902013425 二級(jí)學(xué)院（系）電氣電子工程學(xué)院 專(zhuān)業(yè)機(jī)電一體化技術(shù) 班級(jí)機(jī)電0934 指導(dǎo)教師方建華 起訖時(shí)間：2012年2月13日～2012年4月6日 浙江機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 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(shí)現(xiàn)電力電子有關(guān)電路的計(jì)算機(jī)仿真的畢業(yè)設(shè)計(jì)。 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(shí)驗(yàn)原理圖、matlab 系統(tǒng)模型圖、及仿真結(jié)果圖。實(shí)驗(yàn)過(guò)程和結(jié)果都表明：matlab在電力電子有關(guān) 電路計(jì)算機(jī)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

針對(duì)傳統(tǒng)的電力電子電路參數(shù)辨識(shí)僅對(duì)部分器件進(jìn)行辨識(shí),未辨識(shí)到所有器件特征參數(shù)值,無(wú)法準(zhǔn)確判斷電路當(dāng)前狀態(tài)的問(wèn)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(shí)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的辨識(shí)精度達(dá)到98%以上,有較好的辨識(shí)效果。

針對(duì)現(xiàn)有電力電子電路故障狀態(tài)預(yù)測(cè)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(duì)電力電子電路進(jìn)行故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè).以電源電路中buck電路為例,選擇電路輸出電壓作為監(jiān)測(cè)信號(hào),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(jìn)后的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)預(yù)測(cè).結(jié)果表明,利用pso改進(jìn)后的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電路輸出平均電壓和紋波電壓的預(yù)測(cè)比單純r(jià)bf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的結(jié)果更加精準(zhǔn),能夠跟蹤電源電路狀態(tài)特征性能參數(shù)的變化趨勢(shì),有效實(shí)現(xiàn)電力電子電路狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè).

電子電路故障檢測(cè)綜述

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

電力電子設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)_英文_

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提出一種利用小波變換提取模擬電路故障特征和基于支持向量機(jī)狀態(tài)分類(lèi)的模擬電路故障自動(dòng)識(shí)別和診斷方法。首先討論小波變換的基本原理和支持向量機(jī)原理及其多分類(lèi)算法,同時(shí)著重研究支持向量機(jī)的一種改進(jìn)型一對(duì)多故障分類(lèi)算法,然后實(shí)現(xiàn)在小波變換上,采用分布式多svm分類(lèi)器識(shí)別單相橋式整流模擬電路的故障。實(shí)驗(yàn)證明,該方法能準(zhǔn)確有效地對(duì)模擬電路故障進(jìn)行識(shí)別和診斷。

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(shí)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(jià)值。

常用過(guò)流過(guò)壓保護(hù)的措施、電路和元件 一、過(guò)流、過(guò)壓保護(hù)元件的重要性 在各類(lèi)電子產(chǎn)品中，設(shè)置過(guò)電流保護(hù)和過(guò)電壓保護(hù)元件的趨勢(shì)日益增強(qiáng)，之 所以如此，歸納起來(lái)主要有以下幾個(gè)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(lái)越強(qiáng)，其“身價(jià)” 自然越來(lái)越高貴，因而需要加強(qiáng)保護(hù)。 （2）為了降低功耗、減少發(fā)熱、延長(zhǎng)使用壽命，半導(dǎo)體元件和ic的工作電 壓越來(lái)越低，其抗過(guò)電流/過(guò)電壓的能力需要適應(yīng)新的保護(hù)要求。 （3）移動(dòng)式電子產(chǎn)品越來(lái)越多，如手持機(jī)、pda、筆記本電腦、攝錄機(jī)、數(shù) 碼相機(jī)、光盤(pán)機(jī)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(hù)元件。 （4）隨著現(xiàn)代汽車(chē)制造的發(fā)展，車(chē)內(nèi)裝備的電子設(shè)備越來(lái)越多，而且工作 條件比一般的電子產(chǎn)品更惡劣，如汽車(chē)行駛狀況和環(huán)境瞬息萬(wàn)變、汽車(chē)起動(dòng)時(shí)會(huì) 產(chǎn)生很大的瞬間峰值電壓等。因此，在為這些電

電力電子裝置

研究電路的故障問(wèn)題,應(yīng)提高快速性和準(zhǔn)確性。為提高仿真電路故障診斷效率,給出了一種基于改進(jìn)支持向量機(jī)的仿真電路故障診斷方法。首先通過(guò)小波包變換實(shí)現(xiàn)了信號(hào)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(duì)支持向量機(jī)多分類(lèi)一對(duì)一方法存在的不可分類(lèi)區(qū),將其與最近鄰分類(lèi)法相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了電路的故障診斷,并提出了一種混合遺傳算法實(shí)現(xiàn)了小波函數(shù)和支持向量機(jī)參數(shù)的同步選擇;最后通過(guò)一仿真電路的仿真實(shí)驗(yàn),與bp,rbf和pnn等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比,結(jié)果顯示基于支持向量機(jī)的方法診斷精度最高,達(dá)到98%,為設(shè)計(jì)提供參考依據(jù)。

為了解決因缺少大量故障數(shù)據(jù)樣本而制約數(shù)字電路故障智能診斷發(fā)展的問(wèn)題,提出了一種基于支持向量機(jī)的故障診斷仿真模型。由fpga仿真產(chǎn)生數(shù)字電路,由pci-7200i/o卡進(jìn)行采集。支持向量機(jī)建立在vc維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上,根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折衷。在選取診斷模型輸入向量時(shí),對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行篩選,簡(jiǎn)化了故障特征向量的提取。仿真結(jié)果表明支持向量機(jī)可以有效地對(duì)數(shù)字電路故障進(jìn)行診斷。

支持向量機(jī)（svm）是-種解決小樣本分類(lèi)問(wèn)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(zhǔn)確率.本文將粒子群算法（pso）用于支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化,提出基于粒子群支持向量機(jī)的故障診斷模型,并將其運(yùn)用于軌道電路中.通過(guò)對(duì)比matlab仿真結(jié)果得出：經(jīng)過(guò)粒子群尋優(yōu)得到的參數(shù)比隨機(jī)選取的參數(shù)更優(yōu),所建立的pso-svm模型的故障診斷準(zhǔn)確率高于普通的svm模型.

支持向量機(jī)(svm)算法以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ),依據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的原則,且在有效的特征信息有效的情況下,能夠?qū)?shù)據(jù)中隱藏的有效信息進(jìn)行挖掘。故本文用支持向量機(jī)對(duì)zpw-2000軌道電路進(jìn)行故障診斷研究,且用遺傳算法和粒子群算法對(duì)其中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障類(lèi)別的判斷。對(duì)提高鐵路信號(hào)維護(hù)的智能化水平有重大意義。