本发明属于新能源发电技术领域,公开了一种Z源逆变器功率管的开路故障诊断方法、系统及应用。通过遗传算法优化深度神经网络的初始连接权值和阈值,然后通过BP训练算法获得较优的权值和阈值,最后基于SOFTMAX对整个深度神经网络进行微调,得到实现最优故障特征学习与分类的深度神经网络。本发明通过t‑SNE算法对三种故障特征提取方法所提取的故障特征进行了可视化展示,结果表明新算法明显优于另外两种算法。基于搭建的Z源逆变器故障诊断实验平台,通过实验验证了GA‑SAE‑DNN算法在Z源逆变器功率管开路故障诊断中的可行性、稳定性、有效性。使用GA对深度神经网络的参数进行优化,提高了故障诊断的准确率。
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