基于EEMD模糊熵和PSO-KELM的NPC三电平逆变器故障诊断

功率开关器件是逆变器的核心部件,但其易发生开路故障,故对其进行故障诊断方法研究很有必要。针对中点钳位型（Neutral Point Clamped,NPC）三电平逆变器功率开关管器件的开路故障,提出一种基于总体经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）模糊熵和粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）优化的核函数极限学习机（Kernal Extreme Learning Machine,KELM）的故障诊断方法。首先采样功率开关器件的桥臂输出端的三相电压作为故障信号以区分各种故障类型,然后利用EEMD模糊熵提取故障特征向量,最后将其划分为训练集和测试集送入PSO-KELM中,识别故障类型并输出诊断结果。经MATLAB平台仿真实验得到该方法的故障诊断率超过98%,通过与其他方法的对比实验分析,该方法的有效性与优势得到验证。     

基于两种NN的CRH3动车组辅助逆变器故障诊断

针对CRH3型动车组辅助逆变器故障特征向量与故障类型之间呈现的是非线性联系的特点,提出一种BP和GRNN算法的辅助逆变器故障诊断方法。在MATLAB/SIMULINK环境下搭建辅助逆变器仿真模型,对辅助逆变器中IGBT开路故障进行仿真,得到不同故障情况下输出电流波形;采用db3小波对电流输出波形进行分解重构,提取能量值和波形比例系数作为故障诊断的特征向量;采用BP和GRNN神经网络算法进行故障识别,分别建立BP神经网络和GRNN故障诊断模型并完成测试。测试结果可提高辅助逆变器故障诊断的效率及精确度,减少因过度维修导致的成本浪费,为动车组检修降本增效提供帮助。     

基于EEMD和改进多小波的故障诊断的研究

针对滚动轴承振动故障信号具有非线性和非平稳的特点以及多小波阈值函数的选取对去噪效果的影响,提出一种基于EEMD(总体经验模态分解)和改进多小波阈值结合的故障特征提取的方法。首先,使用EEMD方法对采集到的信号进行分解,根据峭度值以及能量值选取有效的IMF(基本模态)分量,再选取合适的多小波函数对选取的IMF分量进行去噪,最后利用频谱分析法对去噪后的IMF分量进行重构,从而识别出故障特征频率,并通过获取的频率判断故障类型。实验结果表明,此方法可行且取得了较好的效果。     

基于EEMD和能量算子解调的滚动轴承故障诊断

传统的小波分解存在小波基函数难以选择的问题,经验模式分解（EMD）存在模式混叠现象,不能准确地诊断出轴承故障。因此本文将集成经验模式分解（EEMD）和能量算子解调相结合,建立了滚动轴承单自由度模型,仿真故障激励,以获取轴承故障动力学响应。最后利用模型结果对本文方法进行数值验证,以证明本文所提方法的有效性和正确性。     

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%.     

城轨列车辅助逆变器大功率器件开路故障诊断

随着LTE技术的不断发展,军事通信领域的通信终端产品也需要更新、升级。通信终端模块（CTM,Communication Transmission Module）是一款嵌入式的TD-LTE数据卡终端产品。AT指令模块用来实现CTM与PC机之间的数据传输与控制。提出了CTM中AT指令模块的软件设计方案,采用模块化的设计方法,统一上层应用接口,实现了应用程序与Nucleus平台的衔接,提高了应用程序的可移植性;AT指令的函数匹配处理流程采用分类查找法,简化了AT指令的查找过程,提高了查找效率。最后搭建测试环境,验证了AT指令模块的功能,以上方法在实际开发和应用中都具有良好的扩展性、通用性和可移植性。     

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.     

基于盲源分离和EEMD的水电机组转子故障诊断研究

转子系统发生振动时产生的信号是多个故障源振动信号的混合,如何分离出混合信号中的各个故障源振动信号,是进行水电机组转子系统故障诊断的关键;针对此问题,采用一种基于EEMD-PCA-ICA的自适应单入多出盲源分离法,通过转子系统故障的实验研究表明,该算法具有很好的分离效果。     

基于GA-BP的移动通信设备故障诊断

针对通信设备故障发生随机性强,影响因素多,对应的故障诊断有高度非线性和不确定性的特点,采用BP神经网络算法,优化的GA-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法分别搭建基站设备故障诊断模型,提取设备故障历史数据进行MATLAB仿真,准确预测设备故障类型,帮助提高代维公司调度管理的智能化水平,提高基站设备运维的执行效率。仿真结果表明：本文的BP,GA-BP和POS-BP神经网络算法都能够实现设备故障类别的预测,且GA-BP神经网络算法相比BP和POS-BP神经网络算法对通信设备故障诊断有更好的适应性。     

遗传BP网络在机载雷达故障诊断中的应用研究

对遗传算法优化的BP神经网络在某型机载雷达发射机中故障诊断应用进行了研究,目的是应用遗传算法的全局最优性解决BP神经网络容易陷入局部极小的问题,从而提高BP神经网络的学习速度和精度.通过MATLAB仿真,GA-BP神经网络在发射机故障诊断中网络训练收敛速度和误差精度都明显优于BP网络,进一步验证了遗传BP神经网络学习速度快、预测精度高、泛化效果好,很适合应用于雷达等电子设备的故障诊断.     

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...     

基于增强GA-BP神经网络的软件错误定位方法

在软件开发和后期维护的过程中,进行软件调试来定位错误并修正错误是其中最复杂且成本最大的一部分;文章针对现有基于神经网络的软件错误定位方法中的权值和阈值设定不方便、鲁棒性差等问题,结合正交实验设计思想和遗传算法(Genetic Algorithm),提出了一种基于增强遗传BP神经网络的软件错误定位方法;并将其同基于GA-BP神经网络的和基于BP神经网络的定位方法都在MATLAB上进行了实验,实验数据来源西门子测试集,从结果上看,基于增强GA-BP神经网络的软件错误定位方法在定位错误的效率和精确度上都有一些进步。     

逆变电路智能故障诊断系统

针对逆变器由于具有非线性的特征而无法采用精确数学模型进行故障诊断的情况,本文提出一种基于小波分析和神经网络的新型逆变电路故障检测与诊断方法。建立三相SPWM逆变电源的非线性MATLAB仿真模型,以三相输出故障电压作为故障信息,利用小波分析的方法提取低频能量值作为特征向量,通过神经网络实现逆变器故障桥臂定位,最后利利用逆变三相电压同一桥臂故障电压的对称性的特点,用一种简单的判断逻辑实现故障元件的分离。设计了基于DSP的PWM逆变电路在线智能故障诊断系统。测试结果表明,该系统具有良好的故障诊断效果,具有一定的实用价值。     

基于EEMD和变尺度随机共振的轴承故障诊断

提出了一种基于集合平均经验模式分解(EEMD)和变尺度随机共振(STSR)的滚动轴承故障提取方法.首先通过EEMD对含噪振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的本征模态函数(IMF);然后将不同频带的IMF作为双稳系统的输入,通过变步长数值算法和调节非线性双稳系统的结构参数来提取微弱低频故障特征信号;最后运用切片双谱对双稳系统的输出进行后处理.仿真分析验证了STSR的特性,通过对强噪声背景下的滚动轴承实测信号分析表明,该方法充分利用高斯白噪声,能有效提取滚动轴承微弱故障特征.     

基于BP神经网络的故障诊断技术研究

分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率.     

基于粒子群神经网络的气阀机构故障诊断

提出应用粒子群神经网络和小波包能量特征的柴油机气阀机构故障诊断方法.为了克服BP算法的缺陷,将粒子群优化(PSO)算法应用于神经网络的学习算法中;为了避免PSO算法在全局最优值附近搜索变慢,采用了一种从PSO搜索到BP搜索的启发式算法;然后,通过模拟柴油机气阀机构的两种常见的主要故障:气阀漏气和气门间隙异常,采集气缸盖...     

基于神经网络的故障诊断应用研究

文中根据神经网络的相关原理，运用神经网络领域的相关知识，对于工业生产中经常出现的设备故障，提出了一种基于RBF神经网络的诊断方法，并详细讨论了RBF神经网络的结构、训练算法及用于设备故障诊断的步骤，最后以某系统的故障诊断为例，证明了此方法的优越性。