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基于EEMD和GA-BP的列车辅助逆变器开路故障诊断研究

【摘要】地铁列车随着运营年限增加，辅助逆变器故障频发.严重制约轨道交通安全运营，故障及时诊断至关重要;针对列车辅助逆变器典型的大功率器件开路故障，提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和遗传算法优化的BP神经网络(GABP)的故障诊断方法，该方法以辅助逆变器输出的三相半波电压值为监测信号，通过EEMD分解采用能量矩的方法提取故障特征向量，基于GA-BP神经网络实现故障智能诊断;仿真实验结果表明该方法故障诊断准确率能达到95.5%。

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