【摘 要】
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为避免因采集多元信息带来成本的提高和因处理多元数据影响诊断系统的快速性问题,同时为进一步提高故障诊断的准确性,提出采用基于小波分解和直流分量进行充分提取三相逆变器
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,国网江西省赣州供电分公司
【基金项目】
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国家国际科技合作专项(2014DFG72240),江西省科技支撑计划(2013BBE50102),江西省科技落地计划(KJLD14006)
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为避免因采集多元信息带来成本的提高和因处理多元数据影响诊断系统的快速性问题,同时为进一步提高故障诊断的准确性,提出采用基于小波分解和直流分量进行充分提取三相逆变器输出电流的信息进行故障诊断的方法。首先进行小波分解提取故障特征并进行归一化处理;同时为了进一步提高定位故障功率管的精准度,再提取三相输出电流信号的直流分量值,并将以上两种信息融合;最后采用自适应动量梯度下降法的BP神经网络进行训练。仿真结果表明,该方法在避免采集和处理多元数据的同时,进一步提高了故障功率管的识别和定位,准确率达98.15%,实现了
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