基于改进神经网络的多重化可控整流电路的故障诊断  

作　　者：鄢仁武[1] 

机构地区：[1]福建工程学院信息科学与工程学院,福建福州350108

出　　处：《机电技术》2013年第3期62-65,共4页Mechanical & Electrical Technology

基　　金：福建省高校产学合作科技重大项目(2010H61010056);福建省自然科学基金项目(2012J05107);福建省教育厅科技项目(JA12230);福建工程学院基金项目(GY-Z10053;GY-Z11070)

摘　　要：提出了一种改进神经网络的多重化可控整流电路故障诊断方法。针对BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺点,采用了改进的BP算法,利用附加动量学习速率可变梯度法改进神经网络学习速率,从而达到了加快网络的收敛速度与提高网络的诊断精度。文中给出了基于改进BP网络的模型训练和测试数据的诊断。测试结果表明所提出的方法正确可行,该诊断方法对多重化可控整流电路故障的识别可达到较高的精度。

关 键 词：故障诊断 多重化可控整流电路 改进BP神经网络 

分 类 号：TM461[电气工程—电器]