基于深度神经网络的多电平逆变器故障诊断

论文摘要

为解决多电平逆变器的故障诊断问题,文中提出了一种基于深度神经网络的多电平级联H桥逆变器的故障诊断方法。首先,介绍了多电平级联H桥逆变器的故障模型;然后,采用基于堆栈自编码器的深度神经网络直接从故障原始数据中进行故障特征提取;最后,运用SOFTMAX分类器对故障特征数据进行分类从而实现多电平逆变器的故障检测与诊断。基于MATLAB/Simulink对本文提出的方法进行了仿真实验,该方法与传统的智能诊断算法相比具有更高的准确率和更好的鲁棒性。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐继伟,宋保业,公茂法

关键词: 深度神经网络,故障诊断,堆栈自编码器,多电平逆变器

来源: 电测与仪表 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 山东科技大学电气与自动化工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(61703242)

分类号: TM464;TP183

DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.02.019

页码: 123-128

总页数: 6

文件大小: 770K

下载量: 279

相关论文文献

标签：深度神经网络论文;  故障诊断论文;  堆栈自编码器论文;  多电平逆变器论文;