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基于多特征信息融合PWM整流器故障診斷

2012/11/27 9:53:31   電源在線網
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    摘要:為了高效、準確的對 PWM 整流器開關管故障進行診斷,本文提出了對輸出電流進行五層小波分解得到各頻帶的小波系數(shù),然后計算出各頻帶的小波能量譜,標幺化后將其輸入改進的 BP 神經網絡,仿真結果表明,該方法是準確、高效的,而且具有比傳統(tǒng)單一的小波分析或神經網絡的學習收斂速度快,診斷正確率更高的特點。

    1. 引言

    自 21 世紀以來,新型城市軌道交通在我國得到了飛速的發(fā)展,現(xiàn)已是我國國民經濟發(fā)展與人民生活水平的重要標志。它具有污染小、效率高、結構簡單等一系列優(yōu)點。PWM 整流器[1]是新型能饋式牽引供電系統(tǒng)的關鍵部件,目前國內外學者對新型 PWM 整流器故障診斷研究較少,傳統(tǒng)的故障診斷算法不能準確快速的對故障進行診斷,因此本文提出一種融合的故障診斷方法

    [2],能快速、準確、實時的在線對 PWM整流器開關管故障診斷,從而便于容錯控制,保證列車平穩(wěn)、安全的運行。故障特征的準確提取是故障診斷能否成功的關鍵。由于電力電子電路是多變量、非線性、強耦合的復雜系統(tǒng),很難建立準確、有效的數(shù)學模型,傳統(tǒng)的故障診斷方法根本無法滿足當今的技術指標要求,而單一的智能診斷方法的故障診斷也不是十分有效,因此本文根據(jù)理論的分析與 MATLAB 的仿真,提出用小波分解來提取小波能量譜來作為故障特征量,并將標幺化后的特征量輸入BP神經網絡來完成故障的識別與診斷。

    2.1 小波分析提取故障特征

    PWM 整流器開關管在故障時電流或電壓特征量發(fā)生突變,信號中含有非平穩(wěn)的時變信息,而用傳統(tǒng)的傅里葉變換往往只能對信號的頻域具有局部化分析能力,它是對整個時域的積分,適合于對穩(wěn)態(tài)信號分析,對非穩(wěn)態(tài)信號無能為力,而小波變換在時域和頻域都具有局部化能力,它的窗口尺寸可以根據(jù)信號的頻率而自動調節(jié),并且是一種基于“頻帶”的時頻分析方法,因而非常適合于暫態(tài)信號或非穩(wěn)態(tài)信號的分析[3]。二進制小波變換就是通過多分辨分析算法來實現(xiàn)的,將信號 ( )f t 分解為不同尺度上的近似和細節(jié),也就是對應的低頻和高頻部分,分解的公式[4]可以表示為:

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  來源:孟苓輝,王磊,徐春梅,劉志剛
本文鏈接:基于多特征信息融合PWM整流器故障診斷
http:leisuda.cn/news/36724.htm
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