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為檢測(cè)和診斷電力電子電路中的故障，獲得更高的診斷精確度，提出粒子群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。與基本RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，粒子群RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提高系統(tǒng)的收斂速度和精度。把通過特征提取獲得的電力電子電路故障特征量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，利用訓(xùn)練好的粒子群優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷。仿真結(jié)果表明，實(shí)際輸出與期望輸出基本吻合，具有良好的分類效果，能夠提高診斷精確度，對(duì)于電力電子電路的故障診斷是一種有效的方法。
- Abstract:
- ?In order to detect and diagnose the fault on power electronic circuit and to get higher precision of diagnosis， this paper puts forward a method of power electronic circuit fault diagnosis by RBF neural network based on Particle Swarm Optimization（PSO）. Compared with the basic RBF neural network， it improves convergence speed of the system. Some fault characteristics through the feature extraction were selected as inputs neural network for training，and then the fault diagnosis was accomplished via the trained and optimized neural network. The experimental results show that the actual output as same as the expectation output and this method gains good classification results，and it can improve the precision of diagnose，this method is validity for power electronic circuit diagnosis.
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