[发明专利]一种基于卷积神经网络的电压源逆变器故障诊断方法及系统在审
| 申请号： | 202111081651.4 | 申请日： | 2021-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN113743528A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 王荣杰;张世奇;林安辉;王亦春;司玉鹏;王礼宝 | 申请（专利权）人： | 集美大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/00 |
| 代理公司： | 厦门市精诚新创知识产权代理有限公司 35218 | 代理人： | 何家富 |
| 地址： | 361000 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的电压源逆变器故障诊断方法及系统，通过获取待诊断电压源逆变器的故障电流数据，并将所述故障电流数据进行预处理，得到故障电流数据集；将故障电流数据集输入训练好的改进卷积神经网络模型中来对每个故障案例的特征进行分类。简化了模型，降低算法的复杂度，提升了卷积神经网络的性能，可以更加快速地对电压源逆变器的故障类型进行诊断，对电压源逆变器的故障及时预警，用户可以根据故障类型第一时间进行故障排除，避免重大损失，实现了电压源逆变器的智能化故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 电压 逆变器 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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