基于多小波神经网络的通信电源电路短路故障诊断方法  

作　　者：崔诗瑶 

机构地区：[1]延边大学,吉林延边133002

出　　处：《电子制作》2024年第22期111-113,120,共4页Practical Electronics

摘　　要：由于通信电源电路信号由多维属性构成,导致对短路故障状态的诊断效果难以得到保障,为此,提出基于多小波神经网络的通信电源电路短路故障诊断方法研究。该方法先构建了以通信电源电路信号分析为核心的多小波神经网络,设置输入层神经元数量与通信电源电路信号的频率分量特征数量一致,隐含层设置4个小波函数对应机端电压、有功功率、无功功率以及励磁电流信号的分析处理。然后,激活函数将信号转换为可处理的形式,利用小波函数对特征进行分析,在输出层集成结果,确定故障的程度。最后,实验证实了该方法的优越性。对于不同的短路故障,R2>0.999确保准确诊断,优于控制。

关 键 词：多小波神经网络 通信电源电路 短路故障诊断 频率分量特征 小波函数 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]