基于量子神经网络的电力电子电路故障诊断new

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1、2009年10月电工技术学报Vol.24No.10第24卷第10期TRANSACTIONSOFCHINAELECTROTECHNICALSOCIETYOct.2009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）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

2、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中图分类号：TP183FaultDiagnosisofPowerElectronicCircuitsBasedonQuantumNeuralNetworkLongBohuaTanYanghongXuHuiSunLeiWenJuan（HunanUniversityChangsha410012China）AbstractInthispaper,amethodforfaultdiagnosisbasedonquantumneuralne

3、tworkispresentedoncombinationofquantumcomputationandartificialneuralnetwork,whichaimsatthepatternrecognitionproblemsofcross-datainfaultmodes,duringthepowerelectroniccircuitsfaultdiagnosis.BytakingtheTwin-bridge12phasepulsewaverectifiercircuitasanexample,theresultsshowthatquantumneuralnetwor

4、khasthecharacteristicofinherentambiguity,whichcanassigntheuncertaintydatatoeachfaultmodereasonably,makingthenetworkwiththefeaturesofhighcapacity,betterrobustandtimesaving.Meanwhileitcanidentifythemajorityofthesamplefaultmodescorrectly,andhasaccomplishedthefaultdiagnosisofpowerelectroniccirc

5、uitssuccessfully.Keywords：Faultdiagnosis，pulsewaverectifiercircuit，quantumcomputation，neuralnetwork，powerelectroniccircuit比较大的时候处理速度过慢，不符合大容量作业；1引言②人工神经网络的记忆容量有限；③神经网络在接[3]目前在电力电子电路故障诊断中，普遍使用人受新的信息时会发生突变性失忆。这些缺陷促使工神经网络来实现[1]。人工神经网络是对人脑机制许多学者去探索新的神经网络结构和理论，并出现的简单模仿，它建立在简化的神经元模型和学习规了神经网络和其他理论

6、相结合的研究，其中神经网络[4]则基础上，使用人工神经网络的方法来实现故障诊和量子计算相结合是一种新的很有前景的尝试。断具有多方面的优势，并且已有了很多成功的应量子神经网络出现于20世纪90年代，它是将用[2]。但是随着应用的加深，人工神经网络也逐渐量子力学的思想引入神经网络的研究当中，克服了[5]表现出了它的不足之处：①传统上的学习在信息量传统神经网络的缺陷和不足。量子神经网络是经典神经网络的延伸，它利用了量子计算的一些优势国家自然科学基金（50277010）和教育部博士基金（20020532016）特别是量子计算的并行计算特性，使得量子神经网[6]资助项目。络比经典神经网

7、络具有更强的并行处理能力，并收稿日期2008-05-04改稿日期2008-09-27能处理更大的数据集，在数据处理方面具有前所未第24卷第10期龙伯华等基于量子神经网络的电力电子电路故障诊断171[7]有的潜在优势。与经典的神经网络相比具有如下网络的输出为优点：①指数级的记忆容量和回忆速度。②快速学⎛⎛NK1⎛N⎞⎞⎞习和高速信息处理能力。③因不存在模式间的相互Ywwss=×σσ⎜⎜∑∑32,,mmk×σ⎜sf∗∑w1k,nxn−θv⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎝⎝nk==11ns⎝n=1⎠⎠⎠干扰问题而具有消除灾变性