三电平有源电力滤波器IGBT开路故障诊断方法研究

针对三电平中点钳位式(Neutral Point Clamped,NPC)有源电力滤波器(Active Power Filter,APF)中功率器件IGBT开路故障的诊断问题,提出采用小波包分析故障信号,提取各频段能量系数作为故障特征,并利用网格搜索支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类的诊断方法。将所提方法应用于三个测试点进行测试,分别为逆变输出侧三相补偿电流、直流侧电容电压、电源侧三相电流,然后针对各信号的特点完成故障特征提取与故障类型识别,最后在谐波源三相整流桥触发角变化时进行了适应性实验,结果表明所提出的方法可分别基于三个测试点实现故障诊断,并且基于直流侧电容电压的测量方式对谐波源变化有良好的适应性。     

三相四线制有源电力滤波器开路故障诊断

为提高四线制有源电力滤波器系统(active power filter,APF)运行可靠性,提出一种适用于三相四线制三桥臂三电平并联型APF的故障诊断算法。通过分析APF交流侧输出电压的数学模型,建立APF各相交流侧输出电压与相应IGBT导通占空比间的对应关系;通过正常状态和故障状态下输出电压与对应IGBT导通占空比间对应关系的不同诊断出开路故障,并根据故障状态下的电流路径进一步定位故障位置。该方法能够适用于单管及多管的开路故障诊断,具有很好的快速性和较高的可靠性,且适用于系统的动态响应过程。仿真和实验结果验证了所提算法的有效性。     

并联混合型有源电力滤波器研究

对并联混合型有源电力滤波器（APF）的补偿特性进行了研究,针对单一检测网侧或负载侧谐波电流控制方法的缺点,提出了一种改进型的并联混合型有源电力滤波结构,采用复合式控制方法,能够较好地解决APF容量受限问题。利用仿真验证了其正确性。     

有源电力滤波器相电流互感器容错控制

为了实现有源电力滤波器(APF)在交流侧电流互感器故障状态下的可靠运行,提出一种基于相电流重构的交流侧电流互感器容错控制策略。通过分析相电流重构应用在滞环SVPWM控制中的不足,提出在相电流重构中设计状态观测器。构建有源电力滤波器的电流闭环观测模型,用观测出的电流值来对存在缺失的重构电流进行修正,解决了相电流重构技术运用在滞环SVPWM控制中重构电流不完全的问题,实现了APF系统的带故障运行。在Matlab/Simulink中进行仿真验证,并在实验样机中进行实验,结果均证明了该容错策略的正确性和可行性。     

LCL有源电力滤波器单电流反馈有源阻尼方法

LCL滤波器在提高有源电力滤波器(APF)电流质量的同时,却不可避免地引入了谐振问题。在此主要研究了基于网侧电感电流的单电流反馈有源阻尼方法。一方面,s域的分析表明,基于网侧电感电流反馈的有源阻尼方法等效于在网侧电感上并联一个虚拟阻抗,其中,使用负的高通滤波器反馈的方法,虚拟阻抗可由RL支路和负电感并联表示。另一方面,通过对z域系统根轨迹和零极点的分析,进行了高通滤波器参数的选择,并设计了在考虑延时影响情况下的电流控制器。仿真和实验验证了所提方法的正确性。     

dSPACE控制的三相四线有源电力滤波器

采用基于dSPACE控制的三相四线有源电力滤波器实现电网谐波的集中抑制方案.提出基于dSPACE的实时仿真,实现对有源电力滤波器(APF)的电流电压采样,补偿电流基准的检测计算,以及高性能的恒频滞环电流控制和直流侧电压的PI稳压调节,提高APF控制算法以及参数调试的效率.基于MATLAB的仿真和基于dSPACE的实验结果证明,采用新型检测算法和控制的三相四线有源滤波器能对电网电流进行集中净化,具有良好的补偿效果,证实了基于dSPACE控制的APF的可行性和正确性.     

一种新型的基于变压器谐波磁势平衡的有源电力滤波方法

为降低有源电力滤波器(APF)开关器件耐压水平,充分发挥低压大电流开关器件和装置容量潜能,节省APF与网侧线路相连接的升压变压器成本,并有效降低直流稳压电容的额定电压,提出一种新型的基于变压器谐波磁势平衡的有源电力滤波方法。该方法将有源电力滤波装置接于变压器二次侧绕组抽头中间,使该装置产生的谐波电流磁势在变压器二次侧与负载谐波电流磁势相互抵消,从而使得网侧电流谐波含量显著降低。详细分析了运用该谐波磁势平衡在变压器二次侧绕组进行滤波的数学原理,并对配电网侧常用的10 k V/380 V Y/△及△/Y变压器进行了负载谐波电流滤波仿真,并通过实验验证了该滤波方法的可行性。     

三级式发电机旋转整流器故障特征提取

提出了一种基于小波包分析的三级式发电机旋转整流器故障特征提取方法。对整流二极管常见的故障进行了分类,通过建立故障模型,仿真得到故障信号,并对各类故障后电机的励磁电流进行小波包分解、重构,提取能量特征向量,为旋转整流器的故障诊断奠定了基础。     

并联有源电力滤波器两种谐波检测方法的研究

介绍了ip-iq法和网侧电流法两种谐波电流检测方法的有源电力滤波器,对比传统有源电力滤波器ip-iq谐波检测方法的复杂性,提出了网侧电流检测法。此种方法不仅省去了传统有源滤波器谐波检测单元而且更为简单实用,并在Matlab/Simulink环境下,对两种谐波检测方式的有源电力滤波器进行了仿真分析比较,证明了网侧电流检测法的有效性和优越性。     

牵引网过电流时的有源滤波器暂态过程分析与保护

分析了同相AT牵引供电的有源滤波器(APF)在牵引网发生过电流时的暂态过程并提出了相应的保护方案.根据同相供电和APF的工作原理,从理论上阐述了APF的输出电流和直流侧电容电压在牵引网短路过流和励磁涌流情况下的暂态变化规律,得出了APF的元件IGBT可能被过电流损毁的结论,由此提出对期望补偿电流最大值进行限幅的方案来保护IGBT.最后利用Matlab软件验证了APF暂态过程分析和保护方案的正确性.     

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。     

基于小波包变换和SVM的三电平逆变器故障诊断

针对中性点箝位型(NPC)三电平逆变器开路故障诊断计算复杂、准确率低等问题,提出一种基于小波包变换和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。采用小波包变换将具有各自时频特征的故障信号分解为若干个频段,并重构提取小波包能量作为故障特征向量;将该故障特征向量作为SVM的输入量,运用交叉验证径向基核函数,通过训练数据集得到多类SVM模型,将随机选取的测试集输入训练好的模型中。仿真试验结果表明,该方法可对IGBT开路故障进行诊断并具有更高的故障识别准确率。     

基于灰关联分析的配电线路故障诊断方法

中性点不接地系统的短时接地故障诊断十分困难,本文依据故障特性提出了一种基于最优小波包基特征提取的故障诊断新方法.该方法应用小波奇异性检测功能,确诊故障过程;以最优小波包基提取故障信息,确定特征频段;然后,建立特征频段下各线路灰关联分析的数学模型,运用灰关联分析确诊故障线路.通过对4条10kV线路的仿真分析,验证了本方法的可行性及适应性.     

小波包分析在汽轮机转子振动故障诊断中的应用

针对汽轮发电机组振动的频谱特点,提出了基于小波包变换的汽轮机转子振动故障诊断方法,它较一般的小波变换更能反映振动信号所包含的频谱成分及能量。根据Bently实验台所采集的4种典型汽轮机转子振动故障信号,运用小波包分析方法对其进行能量分析并提取故障特征。实验分析表明,基于小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法,可以获得汽轮机转子振动的故障状况;根据不同故障发生时的频谱特征,识别出不同的故障,从而进行汽轮机转子振动故障诊断。该方法比基于Fourier变换的故障特征提取方法更有效,适合于机械故障诊断。     

小波包能量谱和功率谱分析在水电机组故障诊断中的应用

小波包克服了小波分析在高频空间分辨率差的缺点,能够给信号提供更加精确的分解。因此在小波包分析的基础上,从能量和功率分析的角度出发,阐述了在水电机组故障诊断中采用小波包能量谱和功率谱分析相结合的信号特征提取的方法。通过对实验及电厂振动故障信号的提取与分析,表明小波包能量谱和功率谱分析相结合的信号特征提取方法准确而高效,是一种应用价值较高的信号特征提取方法,并能为机组故障的准确诊断提供依据。     

基于小波包信息熵和SO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的特征提取和故障诊断，提出了一种基于小波包信息熵和蛇优化算法（SO）优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包处理采集到的振动信号，构建小波包的能谱熵和系数熵，将构建的特征向量输入SO-SVM进行识别和分类;最终实现多故障模式识别，输出诊断结果。通过仿真实验表明，此方法对五组不同的样本诊断准确率达到99.17%~100%，且相比于果蝇算法优化支持向量机（FOA-SVM）和粒子群算法优化支持向量机（PSO-SVM）具有更高的故障识别分类效果。     

H桥逆变器电解电容参数性故障特征提取

研究H桥逆变器电解电容参数性故障诊断的特征提取问题。传统基波等效分析法是利用基波来寻求电容老化的特征规律,在实际情况中该方法误差较大,可靠性不高。针对这一问题,提出采用小波包频带能量法对故障信号进行特征提取,该方法能够精确提取信号的频带能量变化信息。通过建立H桥逆变器仿真模型,模拟电容不同老化程度的故障,用小波包频带能量法提取出电容正常和不同老化程度下的频带能量,构造特征向量,以寻求H桥逆变器电容老化时的特征变化规律。仿真结果表明,该方法能够准确提取H桥逆变器的电解电容老化故障特征。     

基于梅尔倒谱系数特征集的储能变流器开路故障诊断方法

电池储能电站功率转换系统（power conversion system,PCS）故障诊断在储能电站智能运维中发挥着重要作用。现有方法在非侵入式识别PCS内部IGBT开路故障时,易出现信号特征提取困难、数据维度爆炸以及阈值判定区间不稳定等问题。提出一种基于梅尔倒谱系数（Mel-scale frequency cepstral coefficients,MFCC）特征集的储能变流器开路故障诊断方法。首先,以交流侧三相电流为输入信号,通过分析不同频率区间的信号频谱能量分布情况和包络特征,构建MFCC故障特征数据集。然后,结合核主成分分析（kernel principal components analysis,KPCA）,实现充放电工况下非线性故障特征的降维筛选;其次,以低维故障特征集为输入,构建基于贝叶斯优化算法（bayesian optimization algorithm,BOA）与一维卷积神经网络（1d-convolutional neural network,CNN-1D）的故障状态诊断模型;最后,通过并网储能变流器的故障仿真实验,与现有方法进行比较,结果表明：所提方法在复杂的噪声环境下的鲁棒性和准确性更优。