基于小波径向基网络的电力电子电路故障诊断
提出了一种基于小波径向基神经网络和主成分分析的电力电子故障诊断方法,该方法用小波变换和主成分分析对数据进行预处理,提取出有效故障特征信息,实现数据压缩,减少了神经网络的训练时间,选用径向基(RBF)网络为故障分类器,解决了BP网络容易陷入局部极小点的问题,提高了训练速度,并且具有诊断率高的特点.实例证明了该方法的有效性,并与其他诊断方法进行了对比.
电力电子、故障诊断、主成分分析、径向基网络
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TP306+.3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目60374008,60501022;航空科学基金资助项目2006ZD52044,04152068
2008-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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