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基于快速傅里叶变换和改进T-S模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断方法研究
被引量：
8
1
作者
田广强
乔珊珊
+1 位作者
侯奥
王福忠
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期76-86,共11页
针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T‑S(Takagi‑Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断...
针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T‑S(Takagi‑Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断模型。首先,依据快速傅里叶变换分析逆变器的三相输出电流波形,提取功率管发生不同类型开路故障时的故障特征;其次,采用规则自分裂技术和模糊C均值设计T‑S模糊神经网络的前件网络的隶属函数层;然后,依托自适应Levenberg‑Marquardt算法对T‑S网络参数进行训练;最后,利用训练后的T‑S网络实现逆变器功率管的多种故障类型与位置的诊断。实验结果表明,所提出模型的诊断准确率高达96%,能够显著改善逆变器功率管开路故障诊断时所存在的问题。
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关键词
逆变器
开路故障诊断
快速傅里叶变换
改进T‑S模糊神经网络
自适应
lm
算法
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职称材料
题名
基于快速傅里叶变换和改进T-S模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断方法研究
被引量：
8
1
作者
田广强
乔珊珊
侯奥
王福忠
机构
黄河交通学院智能工程学院
河南送变电建设有限公司
河南理工大学电气工程与自动化学院
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期76-86,共11页
基金
国家自然科学基金(U1804143)
河南省科技攻关(212102210146)。
文摘
针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T‑S(Takagi‑Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断模型。首先,依据快速傅里叶变换分析逆变器的三相输出电流波形,提取功率管发生不同类型开路故障时的故障特征;其次,采用规则自分裂技术和模糊C均值设计T‑S模糊神经网络的前件网络的隶属函数层;然后,依托自适应Levenberg‑Marquardt算法对T‑S网络参数进行训练;最后,利用训练后的T‑S网络实现逆变器功率管的多种故障类型与位置的诊断。实验结果表明,所提出模型的诊断准确率高达96%,能够显著改善逆变器功率管开路故障诊断时所存在的问题。
关键词
逆变器
开路故障诊断
快速傅里叶变换
改进T‑S模糊神经网络
自适应
lm
算法
Keywords
inverter
open-circuit fault diagnosis
fast Fourier transform(FFT)
improved Takagi-Sugeno(T-S)fuzzy neural network
adaptive
levenberg-marquardt
(
lm
)
learning
algorithm
分类号
TM464 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于快速傅里叶变换和改进T-S模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断方法研究
田广强
乔珊珊
侯奥
王福忠
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
8
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