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基于WPD⁃PSO算法的整流电路故障诊断
文献摘要：
针对电力电子电路故障类型多、诊断正确率低的问题,提出基于小波包分解和粒子群算法优化概率神经网络的方法.建立三相桥式全控整流电路仿真模型,利用小波包分解技术对故障电压信号进行三层小波包分解与重构,提取特征值,并对数据进行归一化处理;用粒子群算法优化概率神经网络寻找合适的平滑因子,对数据进行训练和诊断;将该方法与未优化的概率神经网络作对比.仿真结果表明,该方法在训练效果和诊断正确率上都要优于未优化的概率神经网络.
文献关键词：
电力电子电路;故障诊断;小波包分解;粒子群算法;平滑因子;概率神经网络
中图分类号：
作者姓名：
王瀚;周海峰;郑东强;林忠华;张兴杰;关天敏
作者机构：
集美大学轮机工程学院,福建 厦门361021;福建省船舶与海洋工程重点实验室,福建 厦门361021;集美大学海洋装备与机械工程学院,福建 厦门361021;集美大学航海学院,福建 厦门361021;集美大学海洋信息工程学院,福建 厦门361021
文献出处：
引用格式：
[1]王瀚;周海峰;郑东强;林忠华;张兴杰;关天敏-.基于WPD⁃PSO算法的整流电路故障诊断)[J].集美大学学报（自然科学版）,2022(03):253-259
A类：
B类：
WPD,PSO,电路故障诊断,电力电子电路,故障类型,诊断正确率,于小波,小波包分解,粒子群算法,算法优化,概率神经网络,立三,三相桥式全控整流电路,电路仿真模型,分解技术,电压信号,分解与重构,提取特征,归一化处理,平滑因子,训练效果
AB值：
0.250064
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