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基于小波变换和神经网络的变频器故障诊断方法 易 鸿(四川文理学院 物理与工程技术系，四川 达州 )摘 要本文以逆变器输出故障电流作为故障信息，利用小波分析的方法提取低频能量值作为特征向量，通过神经网络实现逆变器故障桥臂定位，最后利用逆变器同一桥臂故障信号对称性的特点，用一种简单的判断逻辑实现故障元件的分离。仿真结果表明：该方法收敛速度快，诊断准确度高。关键词 逆变器； 小波分析；故障诊断1、引言变频器在运行过程中，其故障的发生必然表现为一些特征参量的变化，故障特征提取方法的研究便成了变频器故障诊断技术的关键。含有丰富信息的变频器运行状态信号的特征提取是建立在信号处理基础上的，信号分析的目的是通过对运行状态信号的处理，确定能很好的表征设备运行状态的特征量。小波分析是近年掀起的一个前沿领域，它被认为是傅立叶分析方法的突破性进展。小波函数具有很好的时频特性，因而小波分析方法为信号的时频分析提供了有力的手段，对于变频输出电流信号采用小波变换的方法，可以方便准确的提取故障特征，从而能对变频器进行故障诊断。2 变频器输出电流的小波变换2.1小波
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