基于小波变换和神经网络的PWM逆变电路故障诊断

为了实现PWM逆变电路开路故障的诊断及定位,提出了基于小波变换和神经网络的开路故障诊断方法。该方法利用小波变换从输出电流中提取故障特征向量,并将故障特征向量输入建立的三层BP神经网络中进行训练,最后使用测试样本验证神经网络的故障诊断正确性。仿真结果表明,该方法能实现1只或2只功率器件的开路故障诊断及定位,故障诊断准确性高。     

一种推挽式电路故障诊断方法的仿真研究

提出了基于小波变换和神经网络的推挽式电路故障诊断方法。先仿真得到各种故障状态下的输出电压信号,然后对输出电压信号进行Daubechies小波变换获取多尺度低频系数和高频系数,并对小波系数进行处理提取故障特征量,最后利用故障特征矢量训练神经网络确定了推挽式电路故障诊断的神经网络模型。仿真结果表明基于小波变换和神经网络的推挽式电路故障诊断方法取得了较好的效果。     

基于小波神经网络的开关电源的故障诊断

以非线性小波Morlet基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络;采用能量分布特征提取方法和改进的BP算法,设计了一种基于小波神经网络的故障诊断系统,并应用于开关电源故障诊断中;对实例电路仿真结果表明,该方法能正确识别各种故障状态,准确率高,系统诊断结果与实际相符,验证了该小波神经网络故障诊断系统的有效性。     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（IDDT）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路IDDT故障诊断中存在的缺陷,提吐了一种基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特盘向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（I_DDT ）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路I_DDT故障诊断中存在的缺陷,提出了一种基于多小波变换的模拟电路I_DDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特征向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

基于Java的发动机紧致型小波神经网络故障诊断

鉴于发动机是一种复杂的机电液一体化设备,其故障现象和原因之间存在复杂的非线性关联。本文结合小波变换的良好时频域特性和神经网络良好的非线性映射的优势,将MexicanHat小波基作为神经网络的传递函数,组建紧致型小波神经网络,用于发动机的故障诊断;本文以小波神经网络为算法基础,应用具有跨平台、可移植优点的Java语言和SQL Server2005数据库,开发出发动机智能故障诊断软件。     

基于新小波神经网络的电力电子电路故障诊断

电力电子电路模型具有非线性,所以对它进行故障诊断比较困难.针对这种情况,将小波变换的时频局部化特性和神经网络的非线性映射与学习推理的优点结合起来,建立一种新的小波神经网络.并以双桥12相脉波整流电路为例,首先列出电路的故障类型,片用软件模拟电路的各种故障下的故障信号,然后使用建立的小波神经网络学习和存储双桥12相脉波整流电路的故障信号和故障类型之间的映射关系,实现电路的故障诊断.仿真结果证明了这种故障诊断方法的正确性和准确性.     

基于小波-神经网络的数字电路IDDT故障诊断

利用小波变换与神经网络相结合的方法,采用“能量-故障”特征提取方法和BP算法,提出了一种基于小波分析和神经网络的数字电路瞬态电流I_DDT故障诊断方法。该方法首先采样电源到地的瞬态电流I_DDT,然后通过小波分析提取电路的故障特征向量,最后输入到神经网络进行故障诊断。经过计算机软件对故障进行仿真,结果表明使用小波-神经网络的数字电路I_DDT方法行之有效。     

大功率可控整流电路的故障诊断技术研究

利用现代电力电子变换技术和控制系统仿真软件研究了一种大功率可控整流电路的故障诊断技术;在详细分析了大功率可控整流电路可能发生的各种故障模式的基础上,提出基于小波神经网络的故障诊断方法;针对故障模拟信号,采用小波变换多分辨率分析和模极大值方法提取故障特征向量,利用神经网络的非线性映射与学习推理特性,对所提取的故障特征进行了模式识别,并通过仿真试验证明了该方法的可行性和有效性。     

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

研究模拟电路优化问题,电路系统存在非线性和漂移会引起系统故障.针对BP神经网络在模拟电路故障诊断上存在的收敛速度慢、易陷入局部最小等不足,为解决上述问题,提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法.采用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路响应的采样信号进行故障特征提取,建立故障字典,利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断.故障诊断仿真表明,保证较高故障诊断正确率RBF网络的训练次数得到了极大地缩小,极大地提高了模拟电路故障诊断的效率,为设计提供了依据.     

电机故障诊断的仿真研究

研究电机故障诊断问题.针对电机信号具有非平稳和随机性特点,为保证电机运行的安全性,准确进行故障诊断,传统方法不能有效识别故障信号特征,导致故障识别准确率低,现提出一种基于小波分析和神经网络相结合的电机故障诊断方法.采用小波包变换技术对电机故障振动信号进行去噪处理,然后利用小波包分解系数计算各子频带能量值,根据能量值的变化构建故障特征向量,利用将特征向量作为RBF神经网络的输入进行故障识别,并在Matlab仿真平台上进行仿真.仿真结果表明方法提高电机故障诊断的准确率,有效克服了传统方法存在不足,同时缩短了电机故障诊断的时间.     

小波神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用

结合小波变换和神经网络的优势给出小波神经网络的结构模型,研究了小波神经网络的学习算法;针对传统算法收敛速度慢等问题,从学习率和引入动量项两个方面对算法进行改进。应用小波网络对滚动轴承的典型故障进行实例诊断。以7216圆锥轴承在实验台上所测取的数据进行网络训练。用振动信号为网络输入向量,给出训练结果。仿真实例表明,采用小波神经网络能够很好地对故障进行分类,其收敛速度明显要快于相同条件BP神经网络,有效地实现了滚动轴承的故障诊断。     

基于小波-模糊神经网络的齿轮箱故障诊断

根据齿轮箱传动部件故障机理,利用小波变换多分辨率特性和时频局部化特性,提取出故障特征信号;并利用有效的消噪技术,去除噪声干扰.参考专家经验,给出模糊规则及模糊神经网络模型,实现故障推理.并将小波变换和模糊神经网络应用在上海宝钢热轧机的齿轮故障诊断中.     

传感器故障检测的仿真研究

该文主要介绍了连续小波变换和BP神经网络在传感器故障诊断中的应用,并就如何将小波变换和神经网络结合起来进行故障检测进行了有益的探讨、研究,最终借助于matlab软件和它自带的simulink工具以及相关的信号处理工具包做了仿真算例,获得了满意的效果,证明了这两种方法的可行性。     

基于自联想小波网络的汽轮发电机组故障诊断

针对电厂汽轮发电机组故障诊断问题,将小波变换和自联想神经网络结合构造了一个多层的自联想小波网络故障诊断系统。在输入层对振动信号进行二进离散小波变换,提取其在多尺度下的细节系数作为故障特征向量,根据这些特征向量进行自联想网络的学习,用学习过的自联想网络诊断故障。将该方法成功地应用于汽轮发电机组故障诊断,实验仿真结果表明,该方法优于常规的BP网络方法：某些单一故障的识别率提高了31.2%,综合故障的识别率提高了26.6%。     

提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法

针对传统的小波变换和BP神经网络应用于故障诊断中存在自适应性差、效率低等问题,提出一种提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法;利用插值细分思想,设计了提升小波包的预测算子和更新算子,结合传统小波包算法和提升模式的原理,完成了提升小波包算法的设计,并将该算法应用于故障信号的消噪和能量特征量的提取;利用遗传算法优化标准BP神经网络的初始权值和阈值,采用L-M算法优化标准BP神经网络的搜索方式;以美国凯斯西储大学提供的滚动轴承实验数据,将新算法应用于实验中,分析结果表明:新故障诊断算法比传统的BP神经网络算法具有收敛速度快、诊断精度高等实效性。     

基于SOM神经网络的三电平逆变器的故障诊断

针对三电平逆变器的开路故障,采用一种基于小波包变换与自组织映射神经网络(SOM)的故障诊断方法。测量三电平逆变器的上、中、下桥臂电压进行故障模式的分类,桥臂电压经过小波包分解后进行故障特征向量提取,将故障向量作为SOM神经网络的输入进行故障模式识别。仿真和实验表明,该诊断方法对三电平逆变器故障的分类准确且快速,能够降低检修人员的故障识别难度,有效提高诊断效率,对于实现三电平逆变器的在线故障诊断具有广阔的应用前景。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断技术

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法:通过分析被测电路的冲激响应来识别电路中的故障元件,利用小波理论中的多分辨率分析的方法提取出相应信号中的故障特征,组成特征向量后输入神经网络进行训练,实现故障诊断;该方法减少了神经网络的输入、简化了其结构、并缩短了训练和处理时间,文中分别用小波神经网络和传统的BP神经网络对实例电路进行故障诊断,仿真结果发现:小波神经网络相比BP网络方法收敛速度更快,诊断率更高。     

基于S变换和小波神经网络的容差模拟电路故障诊断

提出了一种结合S变换和小波神经网络的容差模拟电路故障诊断新方法;该方法通过对被测电路的冲激响应进行S变换,提取信号的时频信息做为特征量,并将所提取的特征量做为小波神经网络的输入进行训练并分类;仿真实验结果表明该方法诊断速度快且故障定位准确率高,在噪声影响、故障类型的特征向量重叠率高以及可测节点不足的情况下,具有良好的故障识别效果。     

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

介绍了模拟电路故障诊断的神经网络方法及小波神经网络结构和原理,以一带通滤波器为例,提出了一种基于输出灵敏度分析,利用多频测试生成故障特征向量训练小波神经网络进行故障诊断的方法,仿真结果表明小波神经网作为故障分类器具有收敛速度快,诊断准确等特点。