一种基于RVFL神经网络的双有源桥故障诊断方法及系统

本发明提出了一种基于RVFL神经网络的双有源桥故障诊断方法及系统，包括：采集DAB变换器在不同故障模式下的电流和电压信号，并对采集的数据进行预处理；将预处理后的数据划分为训练集和测试集；使用训练集数据训练RVFL神经网络模型，包括随机生成隐层节点的权重和偏置，计算输出权重；获得训练好的RVFL模型参数，包括隐层权重、偏置、输出权重以及归一化参数；采集待诊断的双有源桥运行数据并对数据进行预处理，将预处理后的数据输入至训练好的RVFL神经网络模型中进行预测，得到故障类型的分类结果。