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1、第26卷第5期计算机仿真2009年5月文章编号:1006-9348(2009)05-0266-05基于新小波神经网络的电力电子电路故障诊断龙伯华,谭阳红,许慧,文娟(湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410012)摘要:电力电子电路模型具有非线性,所以对它进行故障诊断比较困难。针对这种情况,将小波变换的时频局部化特性和神经网络的非线性映射与学习推理的优点结合起来,建立一种新的小波神经网络。并以双桥12相脉波整流电路为例,首先列出电路的故障类型,并用软件模拟电路的各种故障下的故障信号,然后使用建立的小波神经网络学习和存储双桥12相
2、脉波整流电路的故障信号和故障类型之间的映射关系,实现电路的故障诊断。仿真结果证明了这种故障诊断方法的正确性和准确性。关键词:电力电子电路;故障诊断;脉波整流电路;小波神经网络中图分类号:TP183文献标识码:BFaultDiagnosisofPowerElectronicCircuitsBasedonNewWaveletNeuralNetworksLONGBo-hua,TANYang-hong,XUHui,WENJuan(CollegeofElectric&InformationEngineering,HunanUniversit
3、y,ChangshaHunan410012,China)ABSTRACT:Anewwaveletneuralnetworkispresentedbycombiningthepropertiesoftime-frequencylocalizationofwavelettransformwiththeadvantagesofnon-linearmappingandsyntheszingofneuralnetworktodealwiththedifficultyindiagnosingthepowerelectroniccircuitm
4、odelsduetotheirnon-linearity.TakingtheTwinbridge12phasepulsewaverectifiercircuitasanexample,frist,thefaultfeaturesarelistd,andthefaultsignalsrelatingtothefaultfeaturesareobtainedthroughsoftwave,andthenthefaultdiagnosisisrealizedbyusingthewaveletnetworktolearnandsaveth
5、emappingrelationsbetweenfaultmodelsandfaultfeaturesofthecircuit.Thesimulationresultsshowthatthismethodiscorrectandaccurate.KEYWORDS:Powerelectroniccircui;Faultdiagnosis;Pulsewaverectifiercircuit;Waveletnetwork[6]1引言断方法;④基于小波多分辨率分析和主元分析的故障诊断[7-8][9]电力电子电路的故障一般包括参数型故障和结
6、构型故方法;⑤文献提出的小波神经网络的性能比前面的方障。参数型故障指电路中的参数(电容值或电感值)偏离正法有一定的提高,但是还可以对它进行改进。[1]常值一定的范围而造成的故障。这里讨论的是结构型故本文把小波和神经网络的结合起来,将小波和尺度函数障,结构型故障是指电力电子电路中元器件的开路和短路而作为神经网络系统的激活函数,结合小波变换的时频局部化导致的电路故障。针对这一故障有许多的诊断方法:基函数特性和神经网络的非线性映射特性,提出了一种基于小波神[2][3]法、信号处理法等。这类方法是针对某个或某类具体的经网络的故障诊断方法。
7、并在文献[9]提出的小波网络结构电路推导出来的,通用性差。当然也有通用性比较强的诊断的基础上,更改小波激活函数的作用层,将其用于双桥12相[4]方法:①应用专家系统对晶闸管正流电路进行故障诊断;脉波整流电路的故障诊断。从诊断的结果可以看出改进后[5]②基于参考模型的故障诊断方法;③基于粗糙集理论的诊的方法具有快速性,高准确性的特点。基金项目:国家自然科学基金(50277010);2小波理论和小波变换湖南省自然科学基金(03JJY1010,04FJ2003,05GK2005);小波分析方法是一种窗口大小固定但其形状可改变,时[10]
8、教育部博士基金(20020532016);间窗和频率窗都可改变的时频局部化分析方法。这使得高等学校新世纪优秀人才支持计划(NCET-04-0767)在低频时小波变换的时间分辨率较低,而频率分辨率较高;收稿日期:2008-03-27修回日期:2008
