基于量子神经网络的电力电子电路故障诊断_李世涛

资 源 简 介

基于量子神经网络的电力电子电路故障诊断_李世涛

详 情 说 明

量子神经网络在电力电子电路故障诊断领域的创新应用

李世涛的研究将量子计算原理与传统神经网络相结合，为电力电子系统故障诊断提供了新的技术路径。电力电子设备作为现代电力系统的核心部件，其故障特征往往具有非线性、时变性和模糊性等特点，传统诊断方法面临精度瓶颈。

量子神经网络通过量子态的叠加和纠缠特性，能够并行处理多维故障特征数据，特别适合解决以下关键问题：1）电力电子器件开路/短路故障的早期微弱信号识别；2）多故障并发时的特征解耦；3）变工况条件下的自适应诊断。该模型采用量子化权值编码，将故障特征映射到高维希尔伯特空间，显著提升了IGBT、MOSFET等功率器件老化特征的区分度。

实际应用中，该系统通过量子特征提取层对电压电流波形进行多尺度分析，结合量子门操作实现故障模式的概率化输出。相比传统BP神经网络，在逆变电路实验平台上显示出约15%的误判率降低，尤其对间歇性故障的检测灵敏度提升显著。研究还探讨了量子退火算法在训练过程中的应用，有效解决了梯度消失导致的收敛问题。

未来发展方向包括：量子比特噪声抑制、面向边缘计算的轻量化设计，以及与数字孪生技术的融合应用。该技术为智能电网、新能源发电等领域的设备状态监测提供了新的理论工具。