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...

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Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Neurocomputing (Amsterdam) Jg. 311; S. 1 - 10
Hauptverfasser:	Xu, Lin, Cao, Maoyong, Song, Baoye, Zhang, Jiansheng, Liu, Yurong, Alsaadi, Fuad E.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 15.10.2018
Schlagworte:	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
Online-Zugang:	Volltext
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