【摘 要】
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在电力能效监控管理系统中,提出了基于小波包的特征提取和BP（back propagation）神经网络相结合的方法,对三相整流电路中故障晶闸管位置进行诊断和识别.根据整流电路原理,对22种
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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在电力能效监控管理系统中,提出了基于小波包的特征提取和BP（back propagation）神经网络相结合的方法,对三相整流电路中故障晶闸管位置进行诊断和识别.根据整流电路原理,对22种故障情况分别进行编码.建立三相整流电路故障模型,采用小波包分解的方法,对直流端输出电压的采样数据进行特征提取,构建特征向量,作为BP神经网络的训练样本,将对应故障的编码作为网络输出,用简化的训练好的神经网络即可以实现整流电路的故障位置识别.仿真结果证明,采用小波包特征提取,作为神经网络训练样本,既可以简化神经网络训练结构
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