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弧焊逆变电源从80年代初期至今已走过了20多年的路程.大功率电器元件的发展,先进的微处理器及数字控制技术的引入为数字化弧焊逆变电源的发展提供了一个广阔的天地. 相似文献
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基于RBF神经网络的控制电器元件故障诊断 总被引：1，自引：1，他引：1
针对控制电器元件故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,提出了基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network)的控制电器元件故障诊断方法.在分析控制电器元件故障机理和失效形式的基础上,提取出描述故障类型的典型故障特征矢量.给出在获得足够多故障信息的情况下,运用RBFNN进行故障诊断的模型及整个故障诊断算法的实现过程.为了验证故障诊断模型的有效性和合理性,利用训练好的RBFNN对故障特征矢量进行识别.仿真结果表明,RBFNN能克服诊断过程中容易陷入局部极小的缺点,并能满足故障诊断的快速性和准确性要求. 相似文献
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