一种三电平NPC逆变器IGBT开路判别方法

针对现有三电平NPC逆变器IGBT开路判别方法计算量大的问题,对各种IGBT开路情形进行了仿真,并分析了母线中点电压偏移的原因,进而提出了一种简单的判别IGBT开路的方法。该方法通过检测母线中点电压与逆变器三相输出电流实现IGBT开路判断,无需附加硬件电路。仿真结果验证了该方法的有效性。     

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%.     

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。     

基于时域信号的三电平逆变器复合故障诊断

针对NPC型三电平逆变器出现的单相单管和多管复合故障诊断问题,在对各类故障机理进行分析的基础上,根据故障后桥臂电压输出信号在时域的变化规律,引入新的故障特征变量,继而提出10个故障特征判据来提取故障特征信息,从而建立相应的故障特征向量表,基于此对不同故障类型进行诊断,并通过Matlab进行了仿真验证。仿真结果表明,该方法能够有效提取故障特征信息,并能对故障类型和器件进行较为准确的诊断与定位。     

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.     

基于Park变换的LC型逆变器参数在线辨识策略

针对采用电压电流双闭环控制的LC型逆变器,提出了一种滤波电感和电容参数的在线辨识策略。对电压、电流信号进行Park变换和积分滤波,得到电压、电流的基波dq轴分量后代入推导的表达式进行计算,即可辨识出电感、电容参数;利用开环运行时的调制波信号间接获取参数辨识所需的逆变器输出电压,从而节省了传感器;搭建了MATLAB/Simulink仿真模型,仿真结果表明,所提策略在逆变器不同负载强度下以及电感、电容参数偏移时均能准确识别参数,且不会影响系统的稳态运行。     

基于SOM神经网络的三电平逆变器的故障诊断

针对三电平逆变器的开路故障,采用一种基于小波包变换与自组织映射神经网络(SOM)的故障诊断方法。测量三电平逆变器的上、中、下桥臂电压进行故障模式的分类,桥臂电压经过小波包分解后进行故障特征向量提取,将故障向量作为SOM神经网络的输入进行故障模式识别。仿真和实验表明,该诊断方法对三电平逆变器故障的分类准确且快速,能够降低检修人员的故障识别难度,有效提高诊断效率,对于实现三电平逆变器的在线故障诊断具有广阔的应用前景。     

基于自适应滑模观测器的高铁牵引系统单相三电平整流器开路故障诊断

为了提升高速列车牵引系统的稳定性和可靠性,本文针对其单相三电平整流器,提出了一种基于自适应滑模观测器的开关管开路故障诊断方法.本文首先建立了单相三电平整流器开路故障下的状态空间模型,然后设计了收敛速度快且显著抑制高频抖振的自适应滑模观测器准确估计网侧电流,其次利用整流器网侧电流与观测器输出电流提出了基于电流绝对值均方根的开关管开路故障检测方法,在此基础上采用电流残差构造初次故障定位量进行开关管初步定位,最后利用开路故障开关函数建立故障状态下的自适应滑模观测器实现故障开关管精确定位.本文提出的方法能够实现单相三电平整流器所有开关管故障检测与定位,诊断速度快,鲁棒性强,且不需要额外注入脉冲控制信号.实验结果验证了本文所提诊断方法的准确性和鲁棒性.     

三电平并联型有源电力滤波器的无差拍控制研究

介绍了基于开关函数的三电平并联型有源电力滤波器工作原理,建立了该种有源电力滤波器的数学模型,并提出一种三电平并联型有源电力滤波器的无差拍控制方案。该方案采用ipiq法检测谐波电流,根据当前采样时刻得到的负载电流和补偿电流值预测出下一采样时刻的电流参考值,并计算出有源电力滤波器在下一个采样时刻的输出电压参考值,最后采用电压空间矢量算法得出桥臂开关信号,从而达到电流跟踪控制的目的。仿真结果表明,采用该方案的三电平并联型有源电力滤波器能够很好地对检测电流进行跟踪控制,有效抑制了谐波,且具有良好的动态响应效果。     

基于SVPWM的三电平中点钳位型逆变器的研究

在介绍三电平中点钳位型逆变器SVPWM控制策略基础上,本文结合DSP和FPGA各自的优点,设计了基于FPGA和DSP的中点钳位型三电平逆变器。并对SVPWM的控制策略进行了实验研究,得出了相电压、线电压和电流波形,实验结果表明了三电平NPC逆变器SVPWM方法的有效性。     

基于极限学习机与规则推理的NPC三电平逆变器二级故障诊断方法

针对NPC三电平逆变器故障诊断问题,提出一种基于极限学习机与规则推理的二级故障诊断方法。分析了依据输出电流诊断故障的可区分性,以及故障模式的分类。然后对输出电流提取故障特征,并采用极限学习机完成故障初级分类。对于初级分类结果为电流不可区分故障情况,再根据桥臂电压信息运用规则推理法实现故障二级精确诊断。诊断实验表明,该方法能够实现NPC三电平的多模式故障诊断,且故障诊断方法简单、定位精确、快速、鲁棒性强。     

基于模糊控制的三电平有源电力滤波器研究

提出了一种基于ip-iq谐波电流检测、模糊PI电流控制和空间矢量脉宽调制的三电平有源电力滤波器的控制方案;建立了三电平有源电力滤波器的数学模型,详细介绍了三电平有源电力滤波器直流侧电压稳定和中点电位平衡控制方法的具体实现。仿真和实验结果表明,采用该控制方案的三电平有源电力滤波器具有良好的谐波补偿效果,且能较好地稳定直流侧电压和电容中点电位。     

基于DAGSVC的模拟电路故障字典法

针对模拟电路的故障诊断和支持向量机分类器的设计问题,讨论了一种基于有向无环图支持向量机分类器(DAGSVC)的故障字典新方法,并比较了几种支持向量机故障分类器的平均测试复杂度指标.通过对2个实际模拟滤波器的实际测试和验证表明:该方法性能要优于"1-v-r"SVC,"1-v-1"SVC等常规的故障分类器,并和聚类二叉树S...     

矿用LCL型三电平静止无功发生器控制策略

为适应煤矿井下特殊环境,减小矿用静止无功发生器(SVG)的体积和质量,采用LCL滤波器和三电平逆变器作为矿用SVG的主电路拓扑,并针对LCL滤波器电流谐振问题和三电平逆变器中点电位不平衡问题,提出了一种基于串联双电流环有源阻尼控制和动态比例空间矢量调制的矿用LCL型三电平SVG控制策略。串联双电流环有源阻尼控制在网侧电流外环PI控制的基础上,通过增加滤波电容电流内环反馈控制使LCL滤波器具有阻尼特性,有效抑制了电流谐振;动态比例空间矢量调制在基本空间矢量中引入动态比例调整因子,对单位开关周期内平均中点电流进行实时控制,从而实现对中点电位平衡的控制。仿真和实验结果验证了该控制策略在LCL滤波器无阻尼电阻和直流母线电容较小情况下的可行性和良好效果。     

基于支持向量机的旋转机械故障诊断

为了解决旋转机械故障的在线诊断识别问题，用小波包从旋转机械的震动信号中提取特征向量，给出了一种基于支持向量机的故障诊断分类方法。该方法通过有限的学习样本，建立旋转机械故障特征与其运行状态之间的关系。利用获得的矿井提升机减速箱齿轮数据建立了多级故障分类器，通过对样本的分类输出检验，验证了该故障诊断方法的可行性。