一种基于自适应时间窗的电力电子故障预测技术

摘要：

本文提出一种基于自适应时间窗的神经网络数据挖掘技术,根据数据的变化速度,自适应调整时间窗口的长度.在时间窗口内采用前向神经网络进行数据挖掘,其学习算法采用基于单个神经元的最小二乘算法.算法中不含有任何矩阵运算,提高了挖掘算法的实时性.通过实验验证了算法的有效性,它尤其适合于在线的挖掘.

关键词： 电力电子电路 故障诊断 神经网络 数据挖掘

作者: 王晓晔 梁秀霞 高连强 王瑶

作者单位: 河北工业大学,自动化系,天津,300130

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006中国控制与决策学术年会

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 181-184

在线出版日期: 2006-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）