| 基于小波包与Elman神经网络的整流电路故障诊断 |
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| 引用本文： | 田质广,赵刚. 基于小波包与Elman神经网络的整流电路故障诊断[J]. 系统仿真学报, 2009, 21(10) |
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| 作者姓名： | 田质广 赵刚 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学航空电源航空科技重点实验室,南京,210016 |
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| 摘 要： | 引入了一种针对电励磁双凸极发电机的整流电路故障的小波和Elman神经网络相结合的诊断方法.根据整流电压波形的畸变规律,将2个以内的二极管故障分为7类共计22种故障元.选用Daubechies小波作为小波基,对实测的整流电压进行小波包分析,利用小波系数,在各个频带上进行小波信号重构.提取全频带能量特征值,并以此构造故障模式向量作为神经网络的输入,实现了故障的分类和定位.以一台840W、12/8极的电励磁双凸极发电机为实验样机,通过采集大量故障信号并进行信号处理,以故障特征值的容差范围作为误差判别标准,力求诊断误差最小化.实验结果表明,该方法对被分析信号的频率波动和幅值变化均具有良好的鲁棒性,是一种有效的故障诊断方法,具有较高的故障诊断正确率.
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| 关 键 词： | 故障诊断 小波包分析 整流电路 能量特征值 Elman神经网络 |
Research on Fault Diagnosis of Rectifier Circuits Based on Wavelet Packet and Elman Neural Network |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fault diagnosis wavelet packet analysis rectification circuit energy eigenvalue Elman neural network |
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