Open-circuit fault diagnosis of power rectifier using sparse autoencoder based deep neural network

This paper is concerned with the open-circuit fault diagnosis of phase-controlled three-phase full-bridge rectifier by using a sparse autoencoder-based deep neural network (SAE-based DNN). Firstly, some preliminaries on SAE-based DNN are briefly introduced to automatically learn the representative f...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Neurocomputing (Amsterdam) Ročník 311; s. 1 - 10
Hlavní autoři:	Xu, Lin, Cao, Maoyong, Song, Baoye, Zhang, Jiansheng, Liu, Yurong, Alsaadi, Fuad E.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 15.10.2018
Témata:	Deep neural network Fault diagnosis Feature extraction Power rectifier Sparse autoencoder Fault diagnosis Power rectifier Feature extraction Deep neural network Sparse autoencoder
ISSN:	0925-2312, 1872-8286
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!