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基于复合特征量和S_Kohonen神经网络的逆变器故障诊断方法
摘要
本文提出了一种基于复合特征量和S_Kohonen神经网络的逆变器故障诊断方法。该方法结合了多个特征量，如电流、电压和功率等，通过S_Kohonen神经网络对逆变器进行分类，从而实现了逆变器故障的诊断。实验结果表明，该方法诊断准确率高，效果好，具有很高的应用价值。
关键词：复合特征量；S_Kohonen神经网络；逆变器故障诊断；分类
引言
逆变器广泛应用于各种电力电子装置中，在电力、工矿、石化、航空等领域发挥着重要作用。但是，逆变器在运行过程中容易出现各种故障，例如开路、短路、过电压、过电流等。这些故障不仅会影响逆变器的正常工作，还会对工厂和生产带来重大损失。因此，逆变器故障诊断是关键和必要的。
目前，已有不少研究工作对逆变器故障诊断进行了研究。例如，基于小波变换和K近邻算法对逆变器故障进行诊断[1]；基于离散小波变换和支持向量机对逆变器故障进行分类诊断[2]；还有基于神经网络的逆变器故障预测和诊断[3]。然而，这些方法都存在某些问题，如特征量选择不合理、分类器结构复杂等。
本文提出了一种新的逆变器故障诊断方法，采用复合特征量和S_Kohonen神经网络对逆变器进行诊断。该方法充分考虑了多个特征量对逆变器故障诊断的影响，并采用简化的S_Kohonen神经网络进行分类。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和可靠性，可以应用于工业生产中。
方法
1.复合特征量的选择
逆变器故障诊断所用特征量的选择是非常重要的。本文采用了多个特征量来描述逆变器的运行状态，包括电流、电压和功率等。电流和电压是最基本的特征量，能够反映电路的状态。功率是电性能的体现，更能反映设备的工作状态。
2.S_Kohonen神经网络的分类方法
S_Kohonen神经网络是一种基于自组织特点的神经网络，原理是根据输入的数据分布情况在网络的输出层中形成特定的拓扑结构，以实现数据分类。本文采用S_Kohonen神经网络对逆变器进行分类诊断。首先，将多个特征量统一标准化处理，然后将标准化的特征量输入到神经网络中，并对神经网络进行训练。最后，对逆变器进行分类判断，即可实现逆变器故障诊断。
实验
为验证本文提出的逆变器故障诊断方法的有效性，我们进行了大量的实验。实验设备采用三相逆变器，实验中模拟了开路、短路、过电压、过电流等多种故障情况。将从逆变器中采集的数据作为样本，对S_Kohonen神经网络进行训练，得到合适的分类结果。实验结果表明，该方法对逆变器故障进行诊断准确率高，分类效果好。
结论
本文提出了一种基于复合特征量和S_Kohonen神经网络的逆变器故障诊断方法。该方法采用多个特征量描述逆变器状态，采用简化的S_Kohonen神经网络对逆变器进行分类。实验结果表明，该方法对逆变器故障进行诊断准确率高，具有很高的应用价值。