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由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時(shí)，故障特征信息不易提取和識(shí)別。對(duì)此提出一種基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的電力電子裝置故障診斷的方法，先運(yùn)用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號(hào)的特征信息，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)的輸入，由具有智能學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)元故障分類器完成故障識(shí)別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法能快速、準(zhǔn)確的完成故障診斷。
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