仿真装置故障模型分析仿真装置电路在电力电子线路中，当线路出现故障时，测试点的电压及电压波形发生异常。基于这一思想，首先对无故障的电路进行瞬态分析，建立测试点电压波形，作为标准数据库，然后根据电子电路的实际情况模拟各故障，建立测试点的故障信息库。

　　（1）正常情况（a）是正常情况下的电压Ud波形，将该标准模型注入故障元。并从开机开始，在一个周期内每隔1ms对输出电压值进行数据采集，对于工频50Hz共采集20个数据，即441903、438685、436685、441507、440551、436688、440536、441508、436634、438890、441816、438977、436612、441475、440486、436638、440475、441450、436582、438840以上单位为伏特。然后将采集的数据处理后，输入给神经网络进行推理判断，最后神经网络输出结果。所以判断器输出器全为“0”，说明整流器无故障，正常运行。

　　（2）故障情况电路中发生单只二极管故障（V1V6中分别有一个二极管发生故障）表1神经网络输出结果如V3发生故障，Ud波形（b），对输出电压Ud进行数据采样即：442607、439616、437325、442145、441125、437057、441053、441999、437103、439253、442237、439372、436996、441832、440830、实际输出值Y1Y2Y3Y4Y5Y60.01210.00600.00930.00820.01140.0011期望输出值O1O2O3O4O5O60X1X2输入层XiY1Y2输出层YK隐含层三层BP神经网络发电机激磁绕组TQ发电机励磁电流电路UdW2四绕组相复励变压器V4V6V2V1V3V5由上看出V3发生故障其Ud波形与正常Ud波形不一样，有凹陷处（一个周期一个）；在采样数据中20个有两个不正常值，即：308352、163381表2神经网络诊断输出结果由上面结果看出O3为“1”，其余为“0”，即V3管发生故障。

　　所以对故障元的定位，可以采集相应时间（相位）的电压输出值，然后由神经网络来判断。

　　由大量实验波形和数据可以得到这样规律，单个二极管发生故障，Ud波形凹陷只是在时间轴上平移，采样的数据有两个不正常的值是紧挨着。判决器输出“1”是相应二极管发生故障。

　　结束的故障诊断，对轮机员来说是比较困难，应用神经网络进行智能在线诊断显得格外必要，开发前景是无量的。