《表1 故障编码Tab.1 Fault code》
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《基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的多电平逆变器故障诊断》
图4中Xi表示输入层第i个节点的输入,yk表示输出层的第k个节点的输出。Wij和Wjk为BP神经网络的权值。BP神经网络预测之前必须要经过训练,通过训练使网络具有联想、记忆和预测的能力[16],其网络训练流程如图5所示。在网络训练之前,根据故障的13种类型分别进行编码,为方便后续故障分类及准确率的计算,采用13维单位矩阵对故障种类进行编码,每一行对应一种故障情况,具体的编码情况如表1所示。将原始数据通过WPT变换、PCA降维得到故障特征,将此故障特征作为BP神经网络的输入,相应的故障编码作为目标输出对神经网络进行训练。训练之后的网络即可用于故障的分类及定位。故障诊断流程图如6所示。
图表编号 | XD0040105300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.02.01 |
作者 | 宋保业、徐继伟、许琳 |
绘制单位 | 山东科技大学电气与自动化工程学院、山东科技大学电气与自动化工程学院、山东科技大学电气与自动化工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |