NPC三电平逆变器混杂建模及开路故障诊断

由逆变器、滤波器、负载和控制器等组成的逆变系统可视为一个混杂系统,传统的建模方法不能有效地揭示系统的状态特性,影响逆变器功率管故障分析和诊断的准确性。文中介绍了一种基于混合逻辑动态模型的NPC三电平逆变器故障诊断方法。分析了NPC三电平逆变器的工作原理,在混杂系统理论和建模方法基础上,构造逆变系统在无故障时的状态估计器。比较功率管发生单管开路故障时逆变器输出的三相电流真实值和状态估计器输出的三相电流估计值得到残差方程,通过对残差方程表现特性进行分析实现故障诊断。设计了相应的仿真实验,实验结果表明,文中方法可以准确快速地诊断单管开路故障,验证了所述方法的可行性。     

三相逆变器功率管故障智能诊断研究

以三相逆变器-电动机驱动系统为例,研究基于神经网络的逆变器故障智能诊断方法.在三相逆变器易发的功率管开路故障、短路故障及短路故障后逆变器工作状态理论分析和仿真实验研究基础上,建立三相逆变器故障仿真模型.通过仿真实验获取逆变器故障状态下的电机定子电流信号数据,利用信号分段方法提取故障特征构造神经网络的学习样本,并以此训练神经网络,确定用于三相逆变器故障诊断的神经网络结构和参数.在感应电机矢量控制系统中进行仿真验证,仿真实验结果表明,该方法相对已有逆变器故障诊断方法,具有诊断迅速、可靠性高的优点,可在20ms内在线完成上述各种功率管故障的诊断.     

NPC三电平光伏逆变器开路故障诊断

逆变器故障诊断的难点在于有效的提取故障特征信息,然后根据提取的故障特征信息采用有效的故障辨识方法,提高故障诊断的快速性和精确度。针对二极管钳位式(NPC)三电平逆变器的开路故障,提出小波包变换-主成分分析-径向基神经网络的诊断方法。通过对三电平逆变器输出端相电压进行分析,首先用小波包变换方法提取不同故障情形下逆变器输出端相电压的故障特征信息,其次用主成分分析法将表征故障信息的特征向量降维处理,最后用径向基神经网络方法对NPC三电平逆变器开路故障进行辨识。通过仿真实验验证提出方法的有效性。同时将径向基神经网络故障辨识方法与传统的BP神经网络辨识方法进行比较,对比结果表明径向基神经网络的方法进行故障辨识具有速度快,精确度高等优点,能很好的实现对逆变器故障诊断。     

逆变器并联系统功率管开路故障诊断研究

冗余容错控制的关键在于故障的诊断。该文通过仿真和实验，对无输出隔离变压器的逆变器并联系统功率管开路故障诊断进行了研究。以半桥逆变器为例，分析了逆变器并联系统在功率管开路故障下的等效电路和故障表现形式，提出了几种故障识别方案。通过检测并联系统各模块电感电流，在两台并联实验样机上实现了故障识别和故障模块的在线切除，验证了方案的可行性。该方案简单，适合于任意数量逆变器并联模块。     

基于极值比值法和神经网络的逆变器故障诊断

针对PWM三相逆变器,根据开路故障下的各相输出电流的特性,以故障电流作为故障信息,提出了一种基于三相电流极值比值和概率神经网络的开路故障诊断方法。该方法以各相输出电流极值比值作为故障特征量,利用概率神经网络的非线性映射分类能力实现逆变器的故障诊断。仿真实验结果表明该方法不但能准确检测、定位故障功率管,而且对噪声具有很好的鲁棒性。     

基于输出电压轨迹的三相逆变器开关管开路故障诊断

开关管开路故障会让功率变换器的输出电压与电流产生严重畸变,因而降低了变换器输出的电能质量。开路故障出现后其余功率开关器件的损耗可能增加,所以容易在电路中引发二次故障。文中提出一种针对三相逆变器开关管开路故障的故障诊断方法。故障类型与故障器件的辨识通过分析三相逆变器在αβ平面上的输出电压轨迹实现,仅需要测量滤波后的输出线电压。所提出的方法易于实现,可以诊断三相逆变器的所有开关管开路故障情况。最后,通过仿真和实验验证所提出方法的可行性和准确性。     

开关磁阻电机中功率变换器故障在线诊断方法

针对不对称半桥式功率变换器的主电路拓扑,通过理论分析和仿真实验,对变换器中的功率管短路和开路故障诊断进行研究。基于电压脉宽调制斩单管控制策略,分析变换器单相功率管故障情况下,斩波电流和续流电流的故障表现。通过改变电流传感器位置,提出一种基于直流母线电流和续流总线电流数字化信号的变换器故障在线诊断方案。故障模拟实验验证了所提方法的正确性和实用性。该方法相对于传统的三相电流检测方案,节省了传感器数目,可实现故障定位,具有诊断迅速、可靠性高的优点。     

基于T型逆变器的APF故障诊断与容错控制

逆变器是有源电力滤波器(activepowerfilter,APF)的核心部件,是保证APF稳定运行的基础。T型逆变器具有电路损耗低、输出波形畸变率低等优点,正获得越来越广泛的应用。该文分析T型三电平逆变器功率器件开路故障后的运行状态,通过空间矢量脉宽调制(spacevectorpulse widthmodulation,SVPWM)和逆变器输出电流完成逆变器功率器件开路故障诊断。结合APF的运行特点,利用T型三电平逆变器拓扑冗余和三电平SVPWM的矢量冗余及矢量合成分别提出1种垂直桥臂器件故障容错运行策略和2种水平桥臂容错运行策略。搭建仿真模型及实验平台对提出的容错策略进行验证,仿真和实验结果证明了该容错策略算法的有效性。     

有源箝位三电平变换器器件开路故障研究

近年来,多电平变换器在高压大功率领域得到广泛应用,然而其中较多的开关器件增大了系统故障概率,降低了系统可靠性。因此在变换器运行过程中,及时诊断开路或短路故障并采取相应的容错控制对于多电平变换器非常重要。针对有源中点箝位(ANPC)三电平变换器提出一种有效的器件开路故障诊断方法。该方法只需检测输出的相电压、相电流和开关状态,进而根据三者之间的关系诊断出故障,并发出故障信号;对故障信号进行多次检测后,执行容错控制算法。该方法具有反应时间短、诊断精确度高、容错效果好、实施成本低等优势。最后,通过仿真和实验验证了该方法的正确性和有效性。     

NPC三电平逆变器的开关管开路故障诊断

开关管故障诊断是三电平逆变器系统实现可靠运行的前提。针对二极管中点箝位型NPC（neutral-poi-nt-clamped）三电平逆变器,提出了一种新颖的开关管开路故障诊断方法。选取开关状态、负载相电流的极性及桥臂相电压作为故障特征,在不同的电流流通路径下进行开路故障特征分析,实现对故障开关管地准确定位。实验验证了所提故障诊断方法的正确性和有效性,与其它开关管开路故障诊断方法相比,该方法不需要复杂的算法,具有诊断迅速、可靠性高的优点。     

三电平大功率变频器故障特征及诊断方法研究

为确保三电平大功率变频器的稳定运行,通过理论分析和仿真,详细分析了其主电路中各功率器件在开路故障时的工作情况、故障典型特征及具体表现形式,并总结出了故障诊断规则.最后,基于理论分析和仿真,对三电平大功率变频器功率器件的开路故障进行了实验.实验结果进一步验证了对功率器件故障分析及仿真结果的正确性.     

三电平逆变器的决策树SVM故障诊断

针对二极管箝位型三电平逆变器的开路故障诊断问题,提出一种基于决策树支持向量机(decision tree support vector machines,DT-SVM)的故障诊断方法。以逆变状态为例,首先分析逆变器主电路的运行情况并进行故障分类,然后以中、上、下三种桥臂电压为测量信号,采用小波多尺度分解法提取特征信号,进而利用粒子群聚类算法(particle swarm clustering algorithm)生成决策树SVM分类模型,最终实现了三电平逆变器的多模式故障诊断。仿真结果表明,本方法在使用了较少分类模型的情况下完成故障诊断任务,相较于BP神经网络、一对一结构的支持向量机和极端学习机等方法,在10%白噪声扰动下对于三电平逆变器多模式开路故障的诊断精度可达98.46%,算法具有更好的准确性和鲁棒性。     

三电平逆变器IGBT的开路故障诊断研究

针对三电平逆变器开关器件中IGBT的开路故障,研究单桥臂上多种故障形式,提出了测量二极管桥臂上两端电压作为故障信息,以分析每一种故障情况的诊断模型,然后根据故障信号和小波函数的特点,利用小波变换将故障信号转化为故障特征向量,采用SVM来进行故障诊断。为了提高诊断精度利用改进的布谷鸟优化算法进行参数寻优,得到最优模型,实现了多种故障的诊断分类。通过对二极管钳位三电平逆变器仿真进行验证,诊断结果准确可靠,验证此方法的可行性。     

基于状态观测器的三电平逆变器故障检测与识别

针对NPC三电平逆变器单相桥臂半导体器件的开路故障,在建立三电平逆变器状态空间模型的基础上,通过分析各类故障特征提出了相应的故障后逆变器状态空间模型,由此构建状态观测器,并基于此对相应的故障检测与识别算法进行研究,最终通过仿真建模对故障诊断策略的有效性进行了验证。仿真结果表明,基于状态观测器的方法可以快速检测故障发生,并能准确识别故障器件和类型,达到了预期目标。     

Wavelet Modulus Maxima for Single Switch Open Fault in Multi-level Inverter

The multi-level inverter is widely used in high-power and high-voltage applications. Multi-level inverters use a large number of switches for high power conversion, resulting in increased system's fault probability. To ensure stable operation of the system, several fault diagnosis methods have been carried out by researchers. In this article, a fault diagnostic system in a multi-level inverter using wavelet modulus maxima is developed. The working situation of the power devices of a five-level diode-clamped multi-level inverter drive system under an open-circuit fault is analyzed through MATLAB (The MathWorks, Natick, Massachusetts, USA) simulation. The wavelet modulus maxima of output phase voltages are used to detect faulty phase (leg), and wavelet modulus maxima of DC bus currents are used to detect fault type and fault switch. Wavelet analysis is used for feature extraction, which can be used as input to the expert system to develop a fault identifier. The open-circuit fault on the five-level diode-clamped multi-level inverter of power devices is carried out experimentally. The experimental prototype is developed to validate the fault analysis with simulation results.     

三电平有源电力滤波器IGBT开路故障诊断方法研究

针对三电平中点钳位式(Neutral Point Clamped,NPC)有源电力滤波器(Active Power Filter,APF)中功率器件IGBT开路故障的诊断问题,提出采用小波包分析故障信号,提取各频段能量系数作为故障特征,并利用网格搜索支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类的诊断方法。将所提方法应用于三个测试点进行测试,分别为逆变输出侧三相补偿电流、直流侧电容电压、电源侧三相电流,然后针对各信号的特点完成故障特征提取与故障类型识别,最后在谐波源三相整流桥触发角变化时进行了适应性实验,结果表明所提出的方法可分别基于三个测试点实现故障诊断,并且基于直流侧电容电压的测量方式对谐波源变化有良好的适应性。     

基于小波包变换和SVM的三电平逆变器故障诊断

针对中性点箝位型(NPC)三电平逆变器开路故障诊断计算复杂、准确率低等问题,提出一种基于小波包变换和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。采用小波包变换将具有各自时频特征的故障信号分解为若干个频段,并重构提取小波包能量作为故障特征向量;将该故障特征向量作为SVM的输入量,运用交叉验证径向基核函数,通过训练数据集得到多类SVM模型,将随机选取的测试集输入训练好的模型中。仿真试验结果表明,该方法可对IGBT开路故障进行诊断并具有更高的故障识别准确率。