由非线性电力电子装置组成的电路发生故障时，故障特征信息不易提取和识别。对此提出一种基于小波包分析和Elman神经网的电力电子装置故障诊断的方法，先运用小波包分析法提取电路在不同故障状态下电压及电流信号的特征信息，然后对数据进行归一化处理并作为Elman神经网的输入，由具有智能学习功能的神经元故障分类器完成故障识别和定位。以12脉冲整流电路为例，在Matlab软件下建立电路模型进行仿真实验，结果表明该方法能快速、准确的完成故障诊断。
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上传时间： 2013-11-11
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上传时间： 2015-01-02
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上传时间： 2015-05-13
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上传时间： 2015-07-23
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上传时间： 2015-10-20
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上传时间： 2017-01-08
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上传时间： 2014-11-16
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上传时间： 2015-06-18
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上传时间： 2014-01-22
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上传时间： 2015-01-02
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上传时间： 2013-11-29
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资源简介：基于SIR粒子滤波器的故障诊断方法，参数有误报率和漏报率
上传时间： 2017-09-08
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上传时间： 2014-01-01
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上传时间： 2013-10-31
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上传时间： 2013-04-24
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上传时间： 2015-06-15
上传用户：王者A
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上传时间： 2013-11-25
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上传时间： 2013-12-30
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上传时间： 2013-12-23
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上传用户：1477849018@qq.com
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上传时间： 2013-10-22
上传用户：lht618
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上传时间： 2015-03-16
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资源简介：基于小波和神经网络的论文，来自期刊网
上传时间： 2014-11-27
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资源简介：这组程序是基于小波变换的信号奇异性检测和去噪的例程，每个程序的具体功能见程序源码。
上传时间： 2015-05-06
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