基于信号调理的逆变器IGBT开路故障注入方法

针对采用直接切断驱动信号的方式模拟绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT)开路故障的局限性,在分析三电平逆变器IGBT开路故障表现形式及其外特性的基础上,提出一种基于信号调理的故障注入方法.通过故障注入单元对注入到被测对象的正常信号进行信号调理,将含有故障信息的信号加载到原有正常信号中再注入到被测对象,实现对IGBT不同表现形式开路故障的模拟.在CRH2型高速列车牵引传动系统虚拟仿真平台上进行故障注入仿真,结果证明该方法可行且有效.     

光伏微逆变器电流传感器和功率管开路故障诊断

当电流传感器出现性能蜕化、故障或失效时,光伏微逆变器系统的输出会受到严重影响,甚至微逆变器系统其他部件有可能被直接损坏而导致整个系统永久失效;微逆变器系统中反激式变换器功率管的开路故障会引起2个交错支路电流不平衡,导致输出电流波形畸变率变大.为此,提出一种基于状态观测器的光伏微逆变器电流传感器和功率管开路故障诊断方法.建立两路反激式变换器的数学模型;构建状态观测器以实现对两路反激式变换器原边电流的在线估计,并生成残差;将残差与阈值进行比较,实现对微逆变器系统中电流传感器与功率管的实时故障诊断.仿真结果验证该方法可行且有效.     

电压型逆变器PWM模式的研究动向

本文简要介绍70年代以来国内外有关交流变频技术中电压型逆变器 PWM 模式研究的发展动向,指出不同模式的特点。进而提出作者研究的一种 PWM 模式.     

基于Park变换的三电平逆变器开路故障诊断

针对现有二极管钳位式(NPC)三电平逆变器开路故障诊断方法存在计算量大、准确率受噪声和负载等影响的问题,提出了一种基于Park变换的三电平逆变器开路故障诊断方法。对三电平逆变器三相输出电流进行Park变换,计算平均电流Park矢量;利用滑动窗口取得单周期电流信号,根据逆变器电路结构分析IGBT故障时输出电流变化;采用迭代法确定平均电流Park矢量模值的阈值,结合相角和模值进行三电平逆变器功率管13种开路故障的识别和定位。仿真结果表明,该方法故障诊断准确率达到了98.31%。与传统的开路故障诊断方法相比,该方法不需要对13种开路故障数据进行学习和训练,大大减少了计算量,提高了故障诊断效率和准确率。     

利用PWM集成控制器控制的弧焊逆变器

利用PWM集成控制器SG3525控制的大功率场效应管MOSFET构成的弧焊逆变器的组成及原理。     

PWM型逆变器的新型开关对策

本文提出PWM型逆变器的一种新型开关对策,它用于高基波的电压脉宽调制,并介绍了“双调制”的完整理论。对新型开关对策每个周期不同换流次数的开关角(α_k)进行了计算。     

一种新型PWM逆变器吸收电路

针对传统开关管吸收电路(RCD)存在自身消耗能量大,造成开关管温升加快,使用寿命降低等问题,提出了一种新型无源无损软开关吸收电路(Lossless Passive Soft-switching Snubber,LPSSS),解决了传统吸收电路自身的能量损耗,同时实现了能量回收。理论分析了逆变电路中IGBT关断过程中过电压产生的原因,以及RCD型吸收电路和新型LPSSS电路的工作原理。通过LPSSS吸收电路在逆变器中的分析可知LPSSS电路在IGBT关断过程中对浪涌电压dv/dt的有效抑制,同时最大程度地降低了吸收电路的能量损耗,实现了能量反馈,提高了能量转换效率。仿真分析表明,开关管的过电压降到了5.2%左右,验证了LPSSS电路的有效性和适用性。     

三电平逆变器开路故障诊断研究

针对传统三电平逆变器开路故障诊断方法存在计算复杂、准确率低等问题,提出了一种基于小波分析与粒子群优化支持向量机的三电平逆变器开路故障诊断方法(WT-PSO-SVM).在分析三电平逆变器三相电流信号特征的基础上,利用三层小波对电流信号进行分解,提取各频带能量作为故障特征;小波变换提取到故障能量特征后,部分故障下所提取的能量十分接近,无法有效区分,进而引入正半周比例系数作为辅助特征;将归一化的能量和正半周比例系数作为特征向量输入支持向量机进行分类训练,同时利用粒子群算法优化支持向量机的参数以达到最好的分类效果,最终实现故障诊断.实验结果表明:WT-PSO-SVM方法可以有效识别三电平逆变器的开路故障,较其他故障诊断方法有更高的诊断精度和速度,在变负载和有噪声影响情况下仍有较高的故障识别准确率,准确率达到97.3%.     

一种基于PSpice的PWM逆变器建模仿真

本文根据电压型二电平逆变器的基本原理,在电路仿真软件PSpice中建立了PWM信号电源模型、二电平逆变器主电路模型及隔离驱动电路。最后的仿真结果表明本文建立的仿真模型具有很好的效果,其输出特性与实际相比一致,验证了仿真模型的正确性。并且模型结构简单,运行稳定,易于掌握和理解,从而为逆变器的建模、仿真与分析提供了一种新的思路。     

PWM逆变器双闭环控制的仿真研究

首先通过对PWM逆变电源输出特性的分析,建立了单相SPWM逆变器的MATLAB仿真模型;然后运用双闭环PI控制的逆变器控制策略,并通过极点配置对PI控制器参数进行设计。最后在Matlab/Simulink中进行仿真研究。仿真结果表明,双环控制能获得具有良好的动态和稳态性能。     

基于EEMD和GA-BP的列车辅助逆变器开路故障诊断研究

地铁列车随着运营年限增加,辅助逆变器故障频发,严重制约轨道交通安全运营,故障及时诊断至关重要。针对列车辅助逆变器典型的大功率器件开路故障,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)的故障诊断方法,该方法以辅助逆变器输出的三相半波电压值为监测信号,通过EEMD分解采用能量矩的方法提取故障特征向量,基于GA-BP神经网络实现故障智能诊断。仿真实验结果表明该方法故障诊断准确率能达到95.5%。     

基于IEWT-CCE的电动充电站主变流器开路故障检测

直流充电站变流器开关器件的开路故障严重影响电站安全运行.考虑充电站运行中不可避免存在着非高斯测量噪声,提出一种基于尺度空间理论的经验小波变换(EWT)和循环熵(CCE)的变流器IGBT开路故障检测方法.首先,分析非高斯噪声对变流器IGBT开路故障的影响;接着,利用改进EWT方法分解IGBT开路故障时交流侧电流信号,通过...     

变频器故障分析及处理

从参数设置、过电压、过电流、过负载等方面详细分析了变频器常见故障产生的原因及处理方法.     

基于无监督神经网络的故障模式识别

无监督学习的竞争式神经网络是一种数据聚类方法,能保持输入空间的拓扑关系不变,借助于一维或二维输出平面的一组有序的向量,实现高维数据的聚类和可视化;探讨了一种无监督神经网络--SOFM网络原理、思想和算法步骤,研究了无监督网络在模式识别中的应用,提出了基于SOFM网络的故障模式识别和状态监测方法;通过实例研究了SOFM网络在机械设备故障模式识别和状态监测中的应用.     

变频器输出短路引起的过压故障分析

根据变频器工作原理和主回路拓扑,详细的分析了变频器输出侧长导线对地短路产生直流母线过压故障的原因。     

基于人工免疫模式识别的故障诊断方法研究

提出了一种基于人工免疫模式识别的故障诊断方法,将故障视为抗原,基于生物免疫系统的克隆选择、超变异、免疫记忆以及多样性保持等机制生成能够表示和识别抗原的记忆抗体,然后采用基于KNN的阈值分类法对抗原即故障进行识别;以抽油机井为对象进行仿真研究,阈值取1,与输入故障距离最近的记忆抗体个数取3和5两个值进行试验,仿真结果表明算法的诊断准确率均为100%。通过对变异抗原的识别,表明该方法具有较好的泛化能力。     

搅笼机变频器保护停机处理与故障分析

介绍2500m3渣处理搅笼机变频器控制原理,分析故障原因和处理经过。     

基于SOM特征映射图上引力场的故障模式识别

对聚类方法SOM特征映射图使用引力场进行区域划分,实现远程故障识别.首先由SOM得到输入模式的具有不同响应特性的聚类区域;对SOM特征图进行邻域相关性分析并使用阀值划分种子区域;以种子区域为引力源在SOM特征图中构造引力场,根据特征图中点沿在引力场所受力的方向运动而收殓到的种子区域进行区域划分,并以此进行模式识别.该方法不用考虑区域边界上点的分类问题且很容易扩展到多维空间.对12种典型飞机起落架故障进行远程检测仿真,取得了较满意的效果,较大地提高了正确识别率.