基于改进神经网络的多重化可控整流电路的故障诊断*

鄢仁武

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基于改进神经网络的多重化可控整流电路的故障诊断*

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提出了一种改进神经网络的多重化可控整流电路故障诊断方法。针对 BP 算法收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺点，采用了改进的 BP 算法，利用附加动量学习速率可变梯度法改进神经网络学习速率，从而达到了加快网络的收敛速度与提高网络的诊断精度。文中给出了基于改进 BP 网络的模型训练和测试数据的诊断。测试结果表明所提出的方法正确可行，该诊断方法对多重化可控整流电路故障的识别可达到较高的精度。

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来源
《机电技术》 |2013年第3期|62-65|共4页
作者
鄢仁武;
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作者单位

福建工程学院信息科学与工程学院;

福建福州 350108;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类整流器;
关键词
故障诊断; 多重化可控整流电路; 改进BP神经网络;

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