- 专利标题： 一种基于小波与神经网络的逆变器低频噪声故障诊断方法
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申请号： CN201410605501.2申请日： 2014-10-30
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公开(公告)号： CN104318305B公开(公告)日： 2017-02-01
- 发明人: 陈晓娟 , 申雅茹 , 陈东阳 , 吴洁 , 李建坡 , 李楠 , 姜万昌
- 申请人： 东北电力大学
- 申请人地址： 吉林省吉林市船营区长春路169号
- 专利权人： 东北电力大学
- 当前专利权人： 东北电力大学
- 当前专利权人地址： 吉林省吉林市船营区长春路169号
- 代理机构： 吉林市达利专利事务所
- 代理商 陈传林
- 主分类号： G06N3/02
- IPC分类号： G06N3/02 ; G06N3/08 ; G06F19/00
摘要：
本发明是一种基于小波与神经网络的逆变器低频噪声故障诊断方法，其特点是：包括以下步骤：分别对正常及故障逆变器进行无源测试数据输出，通过对输出的正常信号和故障信号分别进行小波变换并分解，将能量转换后得到的数值矩阵差值处理作为特征量，将特征量输入进神经网络进行训练，并对神经网络的输出做出判断实现故障等级的裁定。具有方法科学合理，适用，诊断准确且速度快等优点。
公开/授权文献
- CN104318305A 一种基于小波与神经网络的逆变器低频噪声故障诊断方法 公开/授权日：2015-01-28
