基于支持向量机的电力电子电路故障诊断技术

提出一种利用小波包分析获取电力电子电路故障特征和基于支持向量机状态分类的电力电子电路故障诊断方法。首先讨论小波包故障信号特征提取和支持向量机(support vector machine,SVM)的多值分类算法,重点研究一种改进的支持向量机的"一对多"故障分类算法,实现对十二脉波可控整流电路中晶闸管断路故障的诊断。实验结果分析表明,该方法能准确对电力电子电路进行诊断和故障元定位、诊断精度高,该方法在解决电力电子电路故障诊断问题上有着很好的实用价值和应用前景。     

电力电子电路软故障诊断方法对比分析

为减少由于电力电子装置故障导致的停机时间,方便工作人员提前维修将要发生故障的器件,研究电力电子电路的软故障诊断意义重大。为此,分别分析并使用 BP 神经网络和支持向量机的故障诊断算法。基于 BP 神经网络,采用了单输出BP神经网络模型和多输出BP神经网络模型;基于支持向量机,采用了一对多(OVA)算法和一对一(OVO)算法。并以闭环控制的DC/DC变换电路诊断为例,仿真验证了诊断算法的有效性,并对各诊断算法的诊断性能进行了评估。     

模拟电路故障诊断的邻近支持向量机集成方法

提出了基于非对称AdaBoost算法与邻近支持向量机的模拟电路集成故障诊断方法。该方法采用非对称AdaBoost解决邻近支持向量机处理多分类问题出现的数据不平衡问题,提高邻近支持向量机的分类准确率;利用高斯变异策略自适应选择核函数及正则化因子,提高集成邻近支持向量机的个体间差异性;最后获得分类精度高和泛化性能好的分类器。通过对模拟电路的故障诊断实验,验证了该方法的鲁棒性和可行性。诊断结果表明本文方法具有故障定位准确和泛化性好的特点。     

采用基于模糊推理的分类器融合方法 诊断电力电子电路参数故障

针对电力电子电路中器件的参数故障诊断问题,提出一种基于模糊推理的分类器融合诊断方法。采用神经网络和支持向量机分类器作为模糊推理输入的两种子分类器,设计了对应的隶属度函数对2种分类器输出进行模糊化处理;根据预先处理好的模糊变换矩阵进行计算,最终得到系统的融合输出。通过对一个Cuk电路的仿真实验和分析表明,所得诊断方法是有效的,优于任意单个子分类器的诊断精度,该方法对于随机噪声具有较好的鲁棒性。     

基于参数优化的电力变压器故障诊断模型

针对当前电力变压器故障诊断效率低、误差大的难题,提出了基于参数优化的电力变压器故障诊断模型。首先提取电力变压器故障的特征,将其作为最小二乘支持向量机输入,电力变压器故障类型作为输出,然后采用最小二乘支持向量机对电力变压器的故障诊断样本进行学习,构建电力变压器故障识别的分类器,并引入混沌粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,最后进行了电力变压器故障诊断的仿真对比测试。测试结果表明,本文模型可以准确辨识各种类型的电力变压器故障,获得较高正确率的变压器故障诊断结果,电力变压器故障诊断的速度,而且电力变压器故障诊断整体性能要优于当前其它电力变压器故障诊断模型。     

基于非线性频谱特征及核主元分析的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路基于非线性输出频域响应函数(NOFRF)模型进行故障特征提取时,具有维数多、数据量大的特点,提出了采用核主元分析(KPCA)和多类别支持向量机(MSVM)进行故障模式判别的新方法(KPCA-MSVM)。该方法首先采用KPCA对特征向量进行维数压缩、消除变量之间的非线性;其次构造MSVM分类器,在PSpice环境下通过蒙特卡罗仿真生成模拟电路在各种故障状态下的数据,对MSVM分类器进行训练,将训练好的MSVM分类器用于模拟电路的故障状态识别。通过对Sallen-Key带通滤波器模拟电路的故障诊断结果表明,该故障诊断方法对模拟电路参数型故障有很好的识别、定位能力并具有速度快和准确率高的特点。     

用LS-SVMs分析油浸式变压器故障

鉴于支持向量机法可较好地解决小样本、非线性、高阶动态系统的检测、分类、诊断等领域的一类实际问题,为改进变压器的故障诊断方法,采用分层决策最小二乘支持向量机作为油浸式变压器故障分类器,利用多层动态自适应优化算法优化了径向基核函数δ,惩罚参数c。采用最少特征量—4种气体作为故障识别的依据,用4级支持向量机进行训练和诊断,以此判断油浸式变压器运行所处的状态。最小二乘多级支持向量机分类器克服了神经网络存在大量的学习样本又易陷入局部极小值等缺点,具有所用特征量少,训练时间短,诊断准确率高等优点。     

基于提升小波变换和SVM的模拟电路故障诊断

故障特征提取和分类器设计是模拟电路故障诊断的两个重要环节,为了提高模拟电路故障辨识的准确率,提出了提升小波变换与支持向量机相结合的故障诊断方法。根据提升小波变换的原理,提取被测电路单脉冲响应信号的小波系数构成故障特征,建立以支持向量机为分类器的故障诊断系统。该方法对两个滤波器电路的故障诊断取得了满意的效果,在故障模式较多的情况下故障分类的精度达到了99%以上,优于传统的小波方法。     

基于遗传支持向量机和灰色人工免疫算法的电力变压器故障诊断

针对电力变压器单一故障和多故障诊断问题,模拟生物免疫系统,提出一种两级分类器级联的诊断算法。采用遗传算法优化支持向量机核函数参数的电力变压器故障和正常状态初分类器,和以灰关联度度量抗体与抗原之间亲和力的灰色人工免疫算法,设计了动态疫苗机制的高频变异操作。根据不同的故障类型,训练生成最佳记忆抗体集。采用5近邻综合决策法,根据最佳记忆抗体集诊断电力变压器故障类型。实验表明,遗传支持向量机和动态疫苗机制的灰色人工免疫算法相结合的电力变压器故障诊断算法,对电力变压器单一故障和多故障都能够有效地分类,提高了电力变压器故障诊断的准确率和速度。     

一种基于M-ary支持向量机的功率变换器故障分类方法

针对功率变换器开关管的故障诊断和定位问题,提出了一种基于遗传算法优化的M-ary支持向量机故障分类方法。该方法以类内类间距离为判据,通过遗传算法来确定与故障本身有关的较优故障编码,然后建立优化后的M-ary支持向量机模型来对功率变换器进行故障诊断和定位。仿真和物理实验结果表明,基于遗传算法优化后的M-ary支持向量机与标准M-ary支持向量机相比,具有更高的诊断精度;与常用的一对一支持向量机和一对多支持向量机相比,需要的子分类器数目少,诊断速度快。     

基于BPNN的电力电子电路参数性故障诊断方法

提出了一种基于BP神经网络的电力电子电路参数性故障的在线诊断方法.通过研究电路中关键元器件的失效机理及电路整体性能的退化规律,选择输出电压基准变化率作为电路的故障特征参数,并确定故障阈值;利用BPNN对元器件参数及电路工作参数进行辨识,依据辨识结果获取电路故障特征参数,并将其与故障阈值比较,实现在线故障诊断.对典型Bo...     

基于改进模糊C均值算法的电力电子电路故障诊断

针对目前电力电子电路故障诊断方法存在的缺陷,结合模糊聚类分析方法,采用改进模糊C均值算法,对Cuk电路故障进行分析,使之不仅达到更好的分类效果,同时还适用于样本分类不均衡的聚类问题,具有较高的诊断率和较低的误诊断率,且故障诊断的时间比较短,为电力电子电路故障的初期诊断和故障数据处理提供了一个有效的方法和途径。     

电力电子电路故障的遗传进化神经网络诊断

介绍了一种诊断电力电子电路故障的基于改进遗传进化的神经网络混合算法 ,论述了该算法的理论和运算操作步骤后将其用于电力电子三相整流电路的故障诊断。仿真实验证明该法可诊断电力电子三相整流电路故障 ,且收敛速度快 ,诊断准确度高 ,具有实际的工程应用价值     

基于独立量分析的NPC光伏逆变器故障诊断

功率开关器件是逆变器的核心部件,功率开关器件的故障诊断对逆变器的可靠运行意义重大,而功率开关器件故障特征提取技术是实现其故障诊断的技术基础。分析三电平逆变器中常见的功率开关器件开路故障,将故障类型分成典型故障与非典型故障两大类。对于非典型故障应用基于独立量分析的稀疏编码算法对逆变器输出相电压信号进行故障特征提取,并采用BP神经网络的分类器对非典型故障进行诊断。通过仿真验证其可行性,故障诊断准确率达到95%,并通过与小波分析及主元分析的特征提取算法的对比试验,说明独立量分析算法的在逆变器开关器件开路故障特征提取应用的合理性和优越性。     

电力电子主电路故障诊断方法研究

提出了采用小波分析和神经网络诊断电力电子装置故障诊断的方法,分析了三相桥式可控整流电路的故障波形特点,将利用小波变换模极大值和多尺度分析理论提取的故障特征输入神经网络诊断故障。归纳了故障诊断需知的3个条件以实现控制角的检测、故障的分类和定位。仿真表明该方法有效。     

基于离散HMM的电力电子电路故障诊断

本文提出了一种基于离散HMM(hidden Markov model)的电力电子电路诊断新方法。针对电力电子电路故障,阐述了HMM相应的基本原理和训练算法。以三相整流桥电路为例,实现了基于HMM的电路状态识别。仿真和实验结果证明本文提出的方法正确可行,具有工程的应用价值。     

粒子群-神经网络混合算法在三相整流电路故障诊断中的应用

采用一种基于粒子群优化算法和人工神经网络相结合的混合算法应用于电力电子整流电路的故障诊断.文中首先论述了粒子群优化算法以及实现粒子群和神经网络的混合算法的操作步骤,然后将这种诊断方法应用于电力电子整流电路的故障诊断.仿真诊断结果表明,这种混合诊断方法可用于电力电子三相整流电路的故障诊断.它具有较快的收敛速度和较高的诊断精度,它具有工程的应用价值.     

基于新型粒子群算法的电力电子装置在线故障诊断方法

分析了12脉波可控整流电路的294种故障模式,根据整流电压畸变波形提出一种特殊的故障分类方法。通过对故障电压波形的逻辑预处理得出12维故障向量及相应的故障编码。为改善粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的性能提出一种改进的带扰动项粒子群算法。引入进化速度因子,当粒子进化速度低于一定值时在粒子速度更新方程中添加一扰动项,算法的搜索效率和全局优化性能显著提高。将改进算法用于神经网络故障诊断建模,实验结果表明该系统具有诊断速度快、精度高的特点。适用于复杂电力电子设备或系统的故障诊断场合。