【正文】 參考文獻[1] .[2] 徐德鴻、馬皓，電力電子裝置自動診斷，科學出版社,北京，2001.[3] :西安電子科技大學出版社,1999.[4] :電子工業(yè)出版社,2003.[5] ：國防科技大學出版社，2002.[6] :北京航空航天大學出版社,2001.[7] :清華大學出版社,2003 .[8] : 高等教育出版社,1999.[9] . 北京:機械出版社，2003.[10] : 中國電力出版社,2001.[11] :上?？茖W技術(shù)文獻出版社,2000.[12] . 北京:機械工業(yè)出版社,2002.[13] :冶金工業(yè)出版社,2001.[14] Simon （英文）:清華大學出版社,2003.[15] :機械工業(yè)出版社,2000.[16] 丁曉群,蔡志慧. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀[J ] . 水利水電科技進展，1996.　[17] Simon Haykin. Neu。MATLAB軟件針對各種學科相繼推出了功能各異的工具箱，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，信號處理，控制，通訊等工具箱，隨著近年來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究越來越活躍，MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱也進行了大幅度的調(diào)整和改進，新增了許多模塊和算法。另外，本文用到了工程領(lǐng)域的權(quán)威仿真工具MATLAB來衡量系統(tǒng)的控制效果，編寫了相關(guān)的程序保存為M文件格式，以便于調(diào)試和修改。在這個例子中，一個結(jié)構(gòu)比較簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就同時具備了史密斯預(yù)估補償和時變對象的在線逼近兩大功用，可見其實用價值。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在模式識別，圖像處理，控制優(yōu)化，預(yù)測管理，通信等領(lǐng)域取得了豐碩的成果，其發(fā)展具有強大的生命力。所以，研究智能系統(tǒng)應(yīng)該采取人機結(jié)合的方針，把人的智能與機器的智能結(jié)合起來。輸出層的閾值: θ3 = [ 4 4 7 – 8 – 7 8 ]′.從以上所列舉的故障中任取一種故障情況,采用所訓練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷,實驗結(jié)果表明該網(wǎng)絡(luò)能夠進行相當正確的故障診斷,正確率達到95 %以上.結(jié) 束 語從傳統(tǒng)的自動化走向智能自動化，是自動化發(fā)展的必然趨勢。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力電子裝置故障檢測的仿真與分析 整流電路仿真在MATLAB 軟件的SIMUL IN K 環(huán)境下建模并對其進行仿真. 對上述的三大類故障進行了數(shù)據(jù)的采集. 仿真波形如下: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層有30 個神經(jīng)元,第一隱含層有11 個神經(jīng)元,第二隱含層有10 個神經(jīng)元,輸出層有6 個神經(jīng)元. , ,樣本數(shù)為13 個,將13 個樣本送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練,得到的誤差曲線、各隱層的權(quán)值hinton 圖、閾值矩陣如下:第一隱層的閾值:θ1 = [ 1 3 4 7 2 3 2 0 6 0 9 ]′。當然也可以直接用仿真語言。（3） 編制系統(tǒng)仿真程序?qū)τ诜菍崟r系統(tǒng)的仿真，可以用一般的高級語言，例如Basic 或 Fortran或C等語言編制仿真程序。對于連續(xù)系統(tǒng)，將像微分方程這樣的數(shù)學模型，在零初始條件下，進行拉普拉斯變換，求得傳遞函數(shù)的數(shù)學模型。這是實驗法建立數(shù)學模型。這是解析法建立數(shù)學模型。通常，控制系統(tǒng)仿真的過程步驟進行：（1） 建立控制系統(tǒng)的數(shù)學模型系統(tǒng)的數(shù)學模型，是描述系統(tǒng)輸入、輸出變量以及內(nèi)部各變量之間關(guān)系的數(shù)學表達式。所以計算機仿真是多種學科相互滲透、相互融合又與多種學科相關(guān)聯(lián)的邊緣科學?，F(xiàn)在所稱為的仿真，主要是指計算機參與的計算機仿真。由于計算機仿真能夠為各種實驗提供方便、廉價、靈活而可靠的數(shù)學模型，因此凡是要用模型進行實驗的，幾乎都可以用計算機仿真來研究被仿真系統(tǒng)的工作特點、選擇最佳參數(shù)和設(shè)計最合理的系統(tǒng)方案。依據(jù)這個原理，仿真可分為物理仿真與數(shù)學仿真。需特別指出，系統(tǒng)仿真是用模型代替實際系統(tǒng)進行實驗和研究，使仿真更具有意義。數(shù)學模型可分為機理模型、統(tǒng)計模型和混合模型。通過模型對原型系統(tǒng)進行研究，將具有更深刻、更集中的特點。系統(tǒng)，是物質(zhì)世界中相互制約又相互聯(lián)系著的、以期實現(xiàn)某種目的的一個運動整體，這個整體叫做系統(tǒng)。它包含控制系統(tǒng)分析、綜合、設(shè)計、檢驗等多方面的計算機處理。這門學科的產(chǎn)生及發(fā)展與計算機的發(fā)明及發(fā)展同步進行的。第三大類(011):單個二極管開路,可分為6小類: diode1開路(001), diode2開路(010),Diode3開路(011), diode4開路(100), diode5開路(101),Diode6 開路(110). 對故障的大類,小類進行了編碼,用六位編碼X5X4X3X2X1X0,位用于大類編碼，第X0~X2位用于小類編碼.圖3電感性負載的三相整流電路電感性負載的三相整流電路輸出端的直流脈動電壓Ud包含了二極管是否有故障的信息,在不同故障時Ud的波形是不一樣的. 本文以A 相電壓正向過零處為基準對Ud進行一個周期(20ms)的數(shù)據(jù)采集，采集數(shù)據(jù)個數(shù)為30 個’得到樣本輸入數(shù)據(jù)。電感性負載的三相整流電路見圖3，整流器件為6個二極管，為不可控整流。因此，它引起了眾多學者的興趣，并被廣泛地應(yīng)用到工程學科的許多領(lǐng)域。 系統(tǒng)的輸出值yk與希望值y`k往往不相等,均誤差為:F=12k(y`kyk)如果輸出層得不到期望的輸出,轉(zhuǎn)入反向傳播,誤差信號沿原來的通道返回,層調(diào)整神經(jīng)元的權(quán)值,此輸入層的維數(shù)n=60判斷逆變器的4個GTO好壞情況,可用開關(guān)量來表達它們的狀態(tài)，“1”表示正常，“0”表示開路。用樣本模式作為輸入信息訓練網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)采用了反向傳播算法,故又稱BP網(wǎng)絡(luò)(BackpropagatinNN) 。前向網(wǎng)絡(luò)由輸入層，隱含層和輸出層組成，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的信息分散存儲在連接線的權(quán)值上。S3開路時容性工況在（3）區(qū)出現(xiàn)故障特征，這樣，從每一個單相逆變器的輸出電壓信號可對該主回路的4個元件中的某一個開路故障進行定位。當開路元件支路的某一方向電流不能流通時，逆變器輸出電壓將與正常值有明顯差別（為浮動狀態(tài)，可能為零或與正常值不同的一個確定值），這就形成了故障特征。本文把每一個單相逆變器的輸出電壓電流作為故障診斷的監(jiān)測對象, 以A相0度橋?qū)?yīng)的逆變器為例，分別對主電路開關(guān)器件S1~S4開路進行了仿真$考慮了容性工況，感性工況和不同相位角（逆變器輸出電壓與電網(wǎng)電壓之相位差），并找到了4種開路位置的故障特征。仿真結(jié)果說明,當一個元件開路時不僅該單相逆變器的輸出發(fā)生變化,而且對其它的逆變器和總輸出都有影響,因此是一個相當復(fù)雜的現(xiàn)象。 本文采用仿真的方法研究了主回路的故障現(xiàn)象，仿真時假設(shè)主回路只有一個GTO元件發(fā)生故障,其它元件工作正常。 零度相位的變壓器為雙繞組20度和40度相位的變壓器為三繞組。為了減小諧波,由單相逆變器的基本結(jié)構(gòu)采用曲折變壓器的連接形成新型無功發(fā)生器的主回路。 故障檢測方案的設(shè)計逆變器輸出電壓波形的故障特征新型無功發(fā)生器用于電力系統(tǒng)中快速調(diào)節(jié)無功,它主要由大功率的逆變器組成,amp。在線診斷, 人們只能從輸出波形來診斷它是否有故障,以及何種故障。根據(jù)以上參數(shù)調(diào)整原則，可以設(shè)計如下一組參數(shù)調(diào)整模型： ………………………………………………（）式中~、等為待定系數(shù)，需根據(jù)不同的控制對象和性能指標要求等進行調(diào)整[18]。在本文中，為了適應(yīng)系統(tǒng)動態(tài)范圍大的特點和進一步加快系統(tǒng)響應(yīng)速度，對上述量化因子調(diào)整原則進行修正：①在偏差大時采用大的、和小的以加快響應(yīng)速度，同時利用相對較小的以避免速度過快；②偏差減小時逐步減小、和增大以抑制超調(diào)；③當偏差很小時反而顯著增大、 。 （2）參數(shù)在線自校正方法一般說來，模糊控制器各量化因子對系統(tǒng)性能的影響是：、越大，系統(tǒng)上升速率越大，響應(yīng)速度加快，但過大易產(chǎn)生超調(diào)；越大，對系統(tǒng)狀態(tài)變化的抑制能力增大，系統(tǒng)上升速率減小，利于抑制超調(diào)和振蕩，但卻使響應(yīng)速度變慢。同時，為了消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，基本模糊控制器的輸出判決結(jié)果U經(jīng)過常規(guī)的PI控制器后，再加給被控對象，使施加在被控對象上的控制量u具有非線性PID控制律，即： ……………………………………………………（）若對象本身包含積分環(huán)節(jié)，為設(shè)計簡單起見，可去掉積分環(huán)節(jié)，即令積分因子=0。e、EC=kecd/dt ke kec 基 本 模 糊 控制器 ku 對象 參數(shù)校正 R ec U Y e ki 1/s + + E EC 參數(shù)在線自校正模糊控制器結(jié)構(gòu)框圖。仿真結(jié)果表明，即使對象參數(shù)發(fā)生顯著變化，控制系統(tǒng)在各種不同的輸入動態(tài)范圍下都具有精度高、速度快、超調(diào)量小等優(yōu)點。這就是參數(shù)自校正模糊控制器，或稱比例因子自校正模糊控制器。模糊控制器的控制作用U與比例因子ke、ku、kec有著密切的關(guān)系，它們的變化會導(dǎo)致模糊控制器控制作用的變化，最終引起控制系統(tǒng)的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能的變化。模糊控制規(guī)則表必須對所有輸入語言變量（如誤差、誤差變化）量化后的各種組合通過模糊邏輯推理的一套方法離線計算出每一個狀態(tài)的模糊控制器輸出，最終生成一張模糊控制表。(5)求模糊控制表模糊控制表是最簡單的模糊控制之一。(4)模糊控制規(guī)則的確定模糊控制規(guī)則實質(zhì)上是將操作員的控制經(jīng)驗加以總結(jié)得出一條條模糊條件語句的集合。(3)在各輸入和輸出語言變量的范圍量化域內(nèi)定義模糊子集。(1)確定模糊控制器的輸入輸出變量k1k2量化量化模糊控制表k3對象+T 控制表方式的模糊邏輯控制器結(jié)構(gòu)圖模糊控制器選用系統(tǒng)的實際溫度T與溫度給定值Td的誤差e=TdT及其誤差變化de作為輸入語言變量，把控制加熱裝置的供電電壓u選作輸出語言變量，這樣構(gòu)成了一個二維模糊控制器。查表法的設(shè)計關(guān)鍵是模糊控制表的構(gòu)成。這種控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖入圖35所示。當模糊控制器進行工作時，計算機只需直接根據(jù)采樣得到的誤差和誤差變化的量化值。一般而言，模糊論域的元素個數(shù)為2n+1，它和語言變量的分檔數(shù)的關(guān)系為2n+1=km，其中k=2~3。為了能生成控制表，在CRI推理方法中，要求將變量具有清晰性的基本論域轉(zhuǎn)換成有限個數(shù)的模糊論域，也就是把連續(xù)變化論域離散化成為離散論域。因此，在選擇模糊語言變量的語言值時要兼顧簡單易行和控制效果兩個方面，一般一個語言變量選用2~10個語言值較適宜。顯然，一個語言變量選用的語言值分檔越多，對事物的描述就細膩、準確、生動，制定的模糊控制規(guī)則就越靈活，控制規(guī)則本身也就越詳盡，因而控制效果就越好。uU模糊化模糊邏輯決策精確化deeEDE 常規(guī)模糊控制器語言值分檔和模糊論域的選取人們在對某一事物用語言進行描述是時，總習慣于分成三個基本語言值（檔），如“高”、“中”、“低”，“大”、“中”、“小”，“快”、“中”、“慢”等。其結(jié)果是系統(tǒng)實時控制性能變差。由模糊邏輯推理法可知，對于n條模糊控制規(guī)則可以得到n個輸入輸出關(guān)系矩陣R1，R2…Rn ，從而由模糊規(guī)則控制的合成算法可得到系統(tǒng)總的模糊關(guān)系矩陣關(guān)系為 則對于任意系統(tǒng)誤差Ei和系統(tǒng)誤差變化DEj，其對應(yīng)的模糊控制器輸出Cij為……………………………………………（）對上式得到的模糊控制量Cij再進行精確化計算就可以去直接控制系統(tǒng)對象了。常規(guī)模糊控制器如圖所示。則模糊邏輯控制器的工作過程可以描述為：首先將模糊控制器的輸入轉(zhuǎn)化為模糊量供邏輯決策系統(tǒng)用，模糊邏輯決策器根據(jù)控制規(guī)則規(guī)定的模糊關(guān)系R，應(yīng)用模糊邏輯推理算法得出控制器的模糊輸出控制量。有模糊控制的理論基礎(chǔ)和模糊控制器的基本組成可知，要設(shè)計一個模糊控制器，通常須將模糊控制器的輸入輸出變量模糊化。只就是精確化計算（Defuzzfication） 模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計模糊控制器是按一定語言規(guī)則進行工作的，而這些控制規(guī)則是建立在總結(jié)操作員控制經(jīng)驗的基礎(chǔ)上的。完成這部分功能的模塊就稱作模糊推理機。完成這部分功能的模塊就稱作模糊化接口。這樣就把輸入的精確量轉(zhuǎn)換為用隸屬度函數(shù)表示的某一模糊變量的值。在模糊邏輯控制中，可以選擇和調(diào)整該系數(shù)來改善系統(tǒng)的享用特性。不同的系數(shù)就決定系統(tǒng)有不同響應(yīng)特性。即對應(yīng)于輸入信號的微小變化，其推理的最終輸出一般也會發(fā)生一定的變化，且這種變化明顯比最大隸屬度函數(shù)法要平滑。（2）重心法重心法是取模糊隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標圍成面積的重心為模糊推理最終輸出值。但它的突出優(yōu)點是計算簡單。最大隸屬度函數(shù)法不考慮輸出隸屬度函數(shù)的形狀，只關(guān)心其最大隸屬度值處的輸出值。常用的精確化計算方法有以下三種：（1） 最大隸屬度函數(shù)法簡單地取所有規(guī)則結(jié)果的模糊集合中隸屬度最大的那個元素作為輸出值。在推理得到的模糊集合中取一個能最佳代表這個模糊推理結(jié)果可能性的精確值的過程就稱為精確化過程（又稱逆模糊化）。 精確化過程通過模糊推理得到的結(jié)果是一個模糊集合。 推理決策邏輯推理決策邏輯是模糊控制的核心，它利用知識庫的信息模擬人類的推理決策過程，給出適合的控制量。一般說來，模糊控制器設(shè)計需要考慮的設(shè)計參數(shù):有采樣頻率（根據(jù)香農(nóng)定理和被控過程控制的技術(shù)限制來選擇）、量化等級（它嚴重影響系統(tǒng)的響應(yīng)，如超調(diào)、上升時間、穩(wěn)態(tài)精度等），隸屬度函數(shù)的類型和不同隸屬度函數(shù)之間的重疊率、規(guī)則的數(shù)目和精確化計算方法。模糊控制的設(shè)計的主要任務(wù)是以被控系統(tǒng)的性能指標作為設(shè)計和調(diào)節(jié)控制器參數(shù)的依據(jù)。 模糊化