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基于小波包神经网络的开关电源电路故障诊断研究

更新时间：2020-10-26 15:58:20 大小：1M 上传用户：gsy幸运查看TA发布的资源 标签：开关电源电路 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对开关电源电路常见故障,提出一种基于小波包神经网络的开关电源电路故障诊断方法。利用小波分析对开关电源输出电压进行分析处理,依据小波多分辨分析的特点,获得信号各频段的细节系数及其能量,再利用小波包分析对小波分析中没有细分的高频信号进行分解,提高频率分解率,将各频段能量进行归一化处理后,构造故障特征向量作为神经网络的输入进行分类。将Multisim13与Matlab相结合,更好地实现了开关电源电路故障诊断。仿真结果表明,通过该方法可以实现开关电源电路的故障诊断。

A switching power supply circuit fault diagnosis method based on wavelet packet neural network is proposed to diagnose the common faults of switching power wavelet analysis is used to analyze the output voltage of switching power ording to the characteristics of wavelet multi-resolution analysis,the detail coefficients and energy of the signal in each frequency band are wavelet packet analysis is used to decompose the quency signal without subdivision to improve the frequency energy of each frequency band is normalized as the fault eigenvectors,which are taken as the inputs of neural network for Multisim13 and Matlab are combined to realize the fault diagnosis of switching power supply circuit simulation result shows that the method can realize the fault diagnosis of switching power supply circuit.

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