La falla trifásica de Matlab no se puede eliminar.
Es cierto que se propuso un método de diagnóstico de fallas basado en la red neuronal de BP, se determinaron la estructura y los parámetros de la red y se entrenó la red. Los resultados de la simulación muestran que la red neuronal tiene buenas capacidades de identificación de fallas y que el sistema de diagnóstico de fallas del inversor trifásico basado en la red neuronal BP es factible.
La tecnología de la electrónica de potencia se utiliza ampliamente en la defensa nacional, la producción militar y la industrial. Una vez que falla el equipo electrónico de potencia, puede dañar el equipo o el sistema, o incluso amenazar la seguridad personal. Por lo tanto, es muy significativo detectar y diagnosticar fallas en equipos electrónicos de potencia. Dado que los dispositivos electrónicos de potencia tienen una pequeña capacidad de sobrecarga y se dañan rápidamente, la información sobre fallas solo existe en decenas de milisegundos desde la falla hasta el corte de energía, por lo que se requiere monitoreo dinámico y diagnóstico en línea. En la actualidad, las personas sólo pueden diagnosticar si tiene una falla y qué tipo de falla es a partir de la forma de onda de salida, y existen muchos métodos de diagnóstico de fallas para los circuitos electrónicos de potencia. La red BP se utiliza para diagnosticar fallas de circuito abierto en los componentes del circuito principal del inversor en el generador de energía reactiva. El diagnóstico de fallos del circuito principal del convertidor trifásico se realiza mediante el método de análisis de Fourier. Se propone el uso del análisis wavelet y redes neuronales para el diagnóstico de equipos electrónicos de potencia.
Métodos de diagnóstico de fallos de equipos. Aquí, se toma como ejemplo un circuito inversor de puente trifásico para estudiar el método de diagnóstico de fallas utilizando la red neuronal BP.