计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2011年
8期
2143-2145
,共3页
变流器%故障诊断%离散小波神经网络%递推最小二乘法%变加权%变学习率
變流器%故障診斷%離散小波神經網絡%遞推最小二乘法%變加權%變學習率
변류기%고장진단%리산소파신경망락%체추최소이승법%변가권%변학습솔
变流器是双馈风力发电系统中的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到发电系统的安全与稳定.针对基于递推最小二乘(RLS)算法的离散小波神经网络(DWNN)存在收敛速度慢、收敛精度不高、搜索局部极小等不足,以变流器的电流为分析对象,提出一种采用变加权和变学习率改进算法的小波神经网络的变流器故障诊断方法.选择变流器电流作为离散小波神经网络训练及故障识别样本,对训练过程和仿真结果进行对比分析.实验结果表明:较之RLS算法,改进的小波神经网络故障诊断方法在故障识别准确率和收敛时间方面表现更优.
變流器是雙饋風力髮電繫統中的樞紐設備,其運行可靠性直接關繫到髮電繫統的安全與穩定.針對基于遞推最小二乘(RLS)算法的離散小波神經網絡(DWNN)存在收斂速度慢、收斂精度不高、搜索跼部極小等不足,以變流器的電流為分析對象,提齣一種採用變加權和變學習率改進算法的小波神經網絡的變流器故障診斷方法.選擇變流器電流作為離散小波神經網絡訓練及故障識彆樣本,對訓練過程和倣真結果進行對比分析.實驗結果錶明:較之RLS算法,改進的小波神經網絡故障診斷方法在故障識彆準確率和收斂時間方麵錶現更優.
변류기시쌍궤풍력발전계통중적추뉴설비,기운행가고성직접관계도발전계통적안전여은정.침대기우체추최소이승(RLS)산법적리산소파신경망락(DWNN)존재수렴속도만、수렴정도불고、수색국부겁소등불족,이변류기적전류위분석대상,제출일충채용변가권화변학습솔개진산법적소파신경망락적변류기고장진단방법.선택변류기전류작위리산소파신경망락훈련급고장식별양본,대훈련과정화방진결과진행대비분석.실험결과표명:교지RLS산법,개진적소파신경망락고장진단방법재고장식별준학솔화수렴시간방면표현경우.
