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BP神经网络在三相桥式全控整流电路故障诊断中的应用 被引量:7

Application of Back Propagation Neural Network in Fault Diagnosis of Three-Phase Full-Bridge Controlled Rectifier
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摘要 针对电力电子技术中三相桥式全控整流电路中晶闸管的故障问题提出了基于BP神经网络故障诊断的方法。借助Matlab仿真软件建立了三相桥式全控整流电路的仿真模型。通过仿真试验提取出用于BP神经网络训练的学习样本,并确定出用于不同类故障的三层的BP神经网络结构。仿真结果表明了该方法的有效性。 This paper proposed a fault diagnosis method based on back propagation (BP) neural network for thyristors fault of three-phase full-bridge controlled rectifier in the power electronic technology. A simulation model of three-phase full-bridge controlled rectifier was setup with Matlab software. The learning samples for training BP neural network was obtained by simulating the different fault types of thyristors in the rectifier, and the three-layer BP neural networks for different fault types were constructed. The simulation results demonstrate that this method is valid.
出处 《电工电气》 2010年第3期42-45,共4页 Electrotechnics Electric
基金 国家自然科学基金资助项目(60674056)
关键词 BP神经网络 整流电路 故障诊断 MATLAB仿真 back propagation neural network rectifier fault diagnosis Matlab simulation
作者简介 朱延枫(1977-),女,讲师,硕士,研究方向为智能控制理论与应用。
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献6

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共引文献125

同被引文献68

引证文献7

二级引证文献36

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