检测与诊断
基于量子神经网络的电力电子电路故障诊断
龙伯华, 谭阳红, 许慧, 孙磊, 文娟
湖南大学电气与信息工程学院 长沙 410012
Fault Diagnosis of Power Electronic Circuits Based on Quantum Neural Network
Long Bohua, Tan Yanghong, Xu Hui, Sun Lei, Wen Juan
Hunan University Changsha 410012 China
摘要 针对电力电子电路故障诊断时故障模式间存在交叉数据的模式识别问题, 在量子计算和人工神经网络结合的基础上, 提出了一种基于量子神经网络的故障诊断方法, 并以双桥12相脉波整流电路为例进行故障诊断。实验结果表明：量子神经网络有一种固有的模糊性, 它能将不确定性数据合理地分配到各故障模式中, 从而使网络具有高性能、更好的鲁棒性和省时的特点, 且能正确地识别大部分的样本故障模式, 成功地完成电力电子电路的故障诊断。
关键词 ：
故障诊断 ,
脉波整流电路 ,
量子计算 ,
神经网络 ,
电力电子电路
Abstract ：In this paper, a method for fault diagnosis based on quantum neural network is presented on combination of quantum computation and artificial neural network, which aims at the pattern recognition problems of cross-data in fault modes, during the power electronic circuits fault diagnosis. By taking the Twin-bridge 12 phase pulse wave rectifier circuit as an example, the results show that quantum neural network has the characteristic of inherent ambiguity, which can assign the uncertainty data to each fault mode reasonably, making the network with the features of high capacity, better robust and timesaving. Meanwhile it can identify the majority of the sample fault modes correctly, and has accomplished the fault diagnosis of power electronic circuits successfully.
Key words ：
Fault diagnosis
pulse wave rectifier circuit
quantum computation
neural network
power electronic circuit
收稿日期: 2008-05-04
出版日期: 2014-02-17
基金资助: 国家自然科学基金(50277010)和教育部博士基金(20020532016)资助项目
作者简介 : 龙伯华 男, 1982年生, 硕士研究生, 主要研究方向为电路故障诊断。谭阳红 女, 1971年生, 博士, 教授, 主要研究方向为神经网络、小波及信号处理和故障诊断。
引用本文:
龙伯华, 谭阳红, 许慧, 孙磊, 文娟. 基于量子神经网络的电力电子电路故障诊断[J]. 电工技术学报, 2009, 24(10): 170-175.
Long Bohua, Tan Yanghong, Xu Hui, Sun Lei, Wen Juan. Fault Diagnosis of Power Electronic Circuits Based on Quantum Neural Network. Transactions of China Electrotechnical Society, 2009, 24(10): 170-175.
链接本文:
http://dgjsxb.ces-transaction.com/CN/Y2009/V24/I10/170
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