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申请/专利权人：蔡锦鸿
摘要：本发明公开了一种双向逆变器开路故障诊断方法，涉及深度学习的技术领域，包括采集双向逆变器在不同工作状态下的输出电压信号；对不同工作状态下的输出电压信号进行预处理，得到预处理电压信号；将预处理电压信号输入到一个基于卷积神经网络CNN的故障特征提取模型中进行训练，获得训练好的故障特征提取模型；将提取出的故障特征信号输入到一个基于多层感知器MLP的故障分类模型中，来训练MLP故障分类模型，得到训练好的MLP故障分类模型；将待诊断双向逆变器实时输出电压应用到CNN模型与MLP模型中会输出故障诊断结果；本发明的优点是：能够实现对双向逆变器开路故障的快速、准确和有效的检测和定位，提高了双向逆变器的可靠性和安全性。
主权项：1.一种基于神经网络的双向逆变器开路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.数据收集并预处理：采集双向逆变器在不同工作状态下的输出电压信号，并进行预处理操作；S2.特征提取：将预处理后的电压信号输入到一个基于卷积神经网络CNN的故障特征提取模型中，获得训练好的卷积神经网络CNN故障特征提取模型；该模型由多个卷积层、池化层和全连接层组成，能够自动学习并提取电压信号中的故障特征；S3.故障分类:将提取出的故障特征输入到一个基于多层感知器MLP的故障分类模型中，获得训练好的多层感知器MLP故障分类模型，该模型由多个全连接层和激活函数组成，能够根据故障特征判断双向逆变器是否存在开路故障以及故障发生在哪个开关器件上；S4.实时诊断：将待诊断双向逆变器的实时输出电压信号应用到训练好的卷积神经网络CNN故障特征提取模型和多层感知器MLP故障分类模型后会输出故障诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 蔡锦鸿 一种基于神经网络的双向逆变器开路故障诊断方法
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