粒子群RBF神经网络电力电子电路故障诊断

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1、第卷第期电子设计工程年月粗各群神握网给由力由各由皓故障诊晰操建华顶德职业技术学院电子工程系广东顶德摘要!为检测和诊断电力电子电路中的故障获得吏高的诊断精确度提出粒子群算法优化神经网络的故障诊断方法与基本神经网络相比粒子群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榆入利用训练好的粒子群优化后的神经网络进行故障诊断仿真结果表明实际榆出与期望榆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诊断是一种有效的方法关键词!粒子群径向基函数神经网络电力电子电路故障诊断中图分类号!文献标识码!文章编号!!

2、!在电力电子电路的故障诊断中传统的分类及诊断都神经网络需要大量的计算特别是由于容差的影响其计算相当复杂实用性较差神经网络具有对信息的高度并行处理能图为神经网络结构力极强的自适应能力非线性映射能力等因此神经网络在故障诊断中得到了很好的应用并成为一种理想的故障诊断方法目前在各种类型的神经网络中网络因其有极强的图神经网络结构图非线性映射能力而最适合于解决分类问题但是神经网该神经网络是一个层前馈神经网络它的基本思络有输入数目多结构难以确定训练时间过长等缺点想是用径向基函数作为隐单元的基构成隐含层空间隐不仅具有上述优点同时在学习速度上具有优势故其在故含层对输入矢量进行变

3、换将低维的模式输入数据变换到高障诊断中被广泛采用维空间内使得低维空间内的线性不可分问题在高维空间内粒子群算法采用速度位移搜索模型计算复杂度可分它包括输入层隐含层和输出层其中各层节点数分别低通过群体中粒子间的合作与竞争来搜寻全局最优解用算法来训练神经网络可以充分发挥粒子群算法全局的为故障特征向量作为输入层节点由!故障类别作为输出层缺点由"表寻优能力和局部的快速收敛优势提高了神经网络的泛化能力和学习能力示网络的隐含层输出即径向基函数的输出只依靠输入矢量与径基函数中心的距离选用高斯函数作为径向收稿日期!稿件编号!作者简介操建华男湖北黄冈人硕士讲师研究方向现场总线及过

4、程监控智能控制!!!电子设计工程"!"#基函数的过程中对每一分组参数矢量取得优化解!"定理!对无约束优化问题分组优化取得的解是原问题!!!!!!!!!!!!!优化解的充要条件各分组参数矢量的解为该分组参数矢量距离用欧氏范数表示当网络输入为时则隐含层的对应的仅以该分组矢量为自变量的优化问题的优化解输出为算法"!"!!"!!!!!"!算法首先对初始权值进行优化在解空间中定!位出一个较好的搜索空间然后用算法在该小的解空间式中""""为高斯基函数的中卜!为高斯函中搜索出最优解步骤如下将基函数的中卜和方差以数的方差及网络权值作为参变量进行实数编码在编码的解空间输出层是对

5、线性权值进行调整采用线性优化策略因中随机生成初始种群对群体中的每个个体进行适应度评而学习速度较快令输出为!则价如果好于该粒子当前的最好位置的适应度则更新该个体!"#"!"的最好位置如果所有的粒子的最好位置的适应度好于当前全局最好位置的适应度则更新全局的最好位置用式式中#为连接隐含层和输出层的权值和式对每个粒子的速度和位置进行更新产生下一代的粒粒子群忧化算法子群如果当前的迭代次数达到预先设定的最大次数则停止迭代在最后一代找到全局最优解的近似值否则跳转到粒子群优化算法是和于步骤和步骤并重复执行上述步骤将优化后的年提出来的该算法是模拟鸟群寻找栖息地的行为通过搜寻将基

6、函数的中卜和方差以及网络权值作为网络的初始各个粒子的优解和利用这些优解使整个粒子群达到最优的过值对神经网络进行初始化利用算法进行训练直到程是基于群体智能理论的优化算法每个粒子代表解空误差收敛到设定的精度训练结束间的一个候选解解的优劣程度由适应函数决定实例分析在粒子群算法中设搜索空间为维粒子数为第个粒子经历过的最好位置记为即可故障模型以看作是粒子自己的飞行经验在群体所有粒子经历过的最本文以电阻电感性负载的三相全控桥整流电路为例进行好位置用表示即也就是全局极值可以看作是粒子故障诊断的仿真和实验研究三相整流电路图输出端的同伴的经验直流脉动电压包含了晶闸管是否有故障的

7、信息晶闸管发在找到两个极值后粒子根据式和式更新自己的生的故障可以分为以下类速度和位置第类故障只有只晶闸管故障它有种故障情况#即故障第类故障同一相只晶闸管故障分种情况即式中是粒子的速度是粒子的当前位置和如前和故障面定义和是介于之间的随机数值和是学习第类故障同一半桥只晶闸管故障有种情况即因子通常一般等于并且在和之间#是惯性权重它具和故障有维护全局和局部搜索能力的平衡作用第类故障交叉只晶闸管故障有种故障情况即为了在前期有较高的探索能力以得到合适的粒子在后和故障期有较高的开发能力以加快收敛速度可将#设定为随着进化而线性减少此外粒子的速度被一个最大速度限制如果粒子当前速

8、度超过最大速度则该粒子的速度被限制在最