粒子群RBF神经网络电力电子电路故障诊断

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为检测和诊断电力电子电路中的故障,获得更高的诊断精确度。提出粒子群算法优化RBF神经网络的故障诊断方法。与基本RBF神经网络相比,粒子群RBF神经网络可以提高系统的收敛速度和精度。把通过特征提取获得的电力电子电路故障特征量作为神经网络的输入,利用训练好的粒子群优化后的RBF神经网络进行故障诊断。仿真结果表明,实际输出与期望输出基本吻合,具有良好的分类效果,能够提高诊断精确度,对于电力电子电路的故障诊断是一种有效的方法。
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