基于优化神经网络的三相全控整流电路故障诊断
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1．5 交叉和变异算子
由前述介绍可知递阶遗传算法染色体的结构是固定的，所以与常规遗传算法的操作运算相比没有多大差异。因此，标准的交叉和变异算子同样分别适用于染色体中不同级别的染色体串，即对不同级别的染色体串，交叉和变异遗传算法中的交叉概率和变异概率是两个极为重要的控制参数，它们的选择是影响遗传算法行为和性能的关键所在。选取固定的交叉概率和变异概率易使遗传算法产生早熟收敛，陷入局部极值。
Srinivas等提出了自适应遗传算法(Adaptive GA，AGA)：
式中：fmax表示种群个体的最大适应度；favg表示种群的平均适应度；f’表示参与交叉的两个个体中较大的适应度；f表示变异个体的适应度。
调整思想是，当群体适应度比较集中时，使交叉概率pc和变异概率pm增大；当群体适应度比较分散时，使pc和pm减小，同时，适应度值高于群体平均值的个体对应于较低的pc和pm，使该解得以保护从而进入下一代；低于群体平均值的个体，对应于较高的pc和pm，使该解被淘汰。因此，交叉、变异概率的自适应调整能够提供给某个解较佳的pc和pm组合。自适应递阶遗传算法在保持群体多样性的同时，保证算法的收敛性，提高算法的收敛速度。
2 三相桥式全控整流电路建模与仿真
研究分析表明，整流输出电压包含了电路的故障信息，是一个关键的测试点，通过适当的变换可以实现故障诊断。运用Matlab 7．1软件中的Simulink构建三相桥式全控整流主电路故障模型如图3所示。并对几种常见故障进行了仿真研究，其部分仿真结果如图4(a)～(e)所示，分别为正常工作时负载电压，单管VT5断路，两只管子同时断路故障包括同一支路不同桥臂(VT1和VT4)、不同支路不同桥臂(VT4和VT5)和不同支路同一桥臂(VT1和VT5)的断路故障仿真波形。本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/179030.htm
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