基于小波分解和PSO-BP的逆变器故障诊断

李从飞; 田丽; 凤志民; 吴道林

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基于小波分解和PSO-BP的逆变器故障诊断

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电力电子电路组成的光伏并网逆变器具有很强的非线性,对其进行故障诊断比较困难.将小波分解和粒子群算法PSO相结合,以光伏逆变器AC输出端的三相电压为特征信号,经过小波分解后的结果作为故障判别依据,再将分解后的离散平滑近似信号和离散细节信号相结合,作为诊断的特征向量,最后利用粒子群算法PSO对神经网络寻优与神经网络的非线性分类能力,对故障特征向量分类,从而实现逆变器开关元件的故障诊断.

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来源
《新余学院学报》 |2016年第6期|22-25|共4页
作者
李从飞; 田丽; 凤志民; 吴道林;
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作者单位

安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000;

安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000;

安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000;

安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
小波分解; 粒子群算法(PSO); PSO优化BP; 故障诊断;

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