基于极端树与堆栈式稀疏自编码算法的电力电子电路故障诊断

针对电力电子电路故障诊断问题,基于极端随机森林(ET)与堆栈式稀疏自编码(SSAE)算法提出了一种适用于开关管故障的信号识别诊断方法。以三相电压型PWM整流电路为例,首先建立电路仿真模型并设计电压/电流双闭环调节器;为了在输出直流侧能收集到有效的故障特征信号,选择在无负载条件下向PWM整流器交流侧电流d轴分量中注入特定频率的交流电流,此时会在DC输出侧产生相同频率的纹波电压/电流;接着选择直流侧输出电流为故障特征量,首先利用经验模态分解(EMD)提取前7阶本征模函数(IMF)分量,然后计算每阶分量的能量、复杂度以及时域特征和频域特征,获得初始故障特征数据样本,对其应用ET-SSAE融合算法进行降维处理,最后输入到分类器中进行识别。实验结果表明,该算法最终的故障识别准确率高达97.62%,其中ET算法降维处理后得到的故障诊断准确率为88.89%,SSEA降维处理后得到的故障诊断准确率为91.27%。