[发明专利]基于人工神经网络的四象限变流器故障诊断方法及系统有效

专利信息
申请号: 202110553627.X 申请日: 2021-05-20
公开(公告)号: CN113449771B 公开(公告)日: 2022-10-18
发明(设计)人: 李真;张新晴;张祯滨;张振坤;张明远;陈昊宇 申请(专利权)人: 山东大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/50
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 董雪
地址: 250061 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明公开了一种基于人工神经网络的四象限变流器故障诊断方法及系统,包括:获取电机三相电流数据并进行归一化,计算归一化电流每个基波周期的均值以及归一化电流绝对值平均值;将上述归一化的电机三相电流数据、归一化电流每个基波周期的均值以及归一化电流绝对值平均值数据作为故障特征向量,输入训练好的人工神经网络模型;输出目标向量的编码值;基于所述编码值判断变流器是否发生故障。本发明基于四象限变流器模型,以归一化电流、归一化电流均值及绝对值均值为输入,反向神经网络为训练网络,能够对系统进行快速准确的实时故障检测,为下一步的容错过程留出充足的时间裕量。
搜索关键词: 基于 人工 神经网络 象限 变流器 故障诊断 方法 系统
【主权项】:
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