基于特征提取的有源电力滤波器故障诊断方法

针对有源电力滤波器APF(Active Power Filter)的IGBT功率管易发生故障的问题,提出了基于故障特征提取的有源电力滤波器故障诊断方法。构建了APF故障仿真模型和基于小波包分析的故障特征提取方法,仿真分析了APF网侧电流波形,并运用小波包分析对IGBT故障时的网侧电流波形进行处理,提取了IGBT故障特征向量,最后运用神经网络对特征向量的分类来实现对APF的故障诊断。在APF故障诊断系统上进行测试,验证了该诊断方法的有效性和可行性。     

应用于有源电力滤波器的IGBT的驱动保护研究

介绍了有源电力滤波器设计中EXB841对IGBT的驱动原理和电路特点,对IGBT的栅极驱动特性、栅极串联电阻进行了探讨,给出了过电流保护和过电压吸收的有效办法.样机试运行证明此种设计方案可靠、有效.     

基于小波包变换有源电力滤波器的研究

通过小波包变换可以实现信号频带的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性,将小波包变换技术应用于有源电力滤波器的检测环节中,设计了基于小波包变换检测谐波的单相小波包滤波器,并在此基础上通过仿真验证了APF三相检测电路的可行性。     

三电平有源电力滤波器死区效应分析与补偿

针对有源电力滤波器(APF)的死区效应问题,在三电平APF等效开关电路的基础上,从死区效应生成原理出发,结合三电平开关状态方程,推导出死区时间与电流跟踪误差之间的线性关系,阐释了死区时间带来的影响。提出了一种死区补偿方法,给出了补偿方法的控制原理图,并从控制系统的闭环特性角度分析了系统的性能。对比了无死区系统与死区补偿系统的性能,发现后者具有更好的稳态性能。通过仿真和实验结果表明所提方法能有效抑制死区效应。     

三电平有源电力滤波器的补偿控制

以三相整流桥负载为谐波源,选用一种简化的空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法弥补传统的SVPWM算法计算量大、数字化实现不利的缺陷,经仿真验证可基本实现对谐波电流的补偿,但同时发现整流型负载存在换相点处补偿不足的问题。针对该问题提出采用PI+重复的复合控制策略,并对其中关键参数的选取进行了阐述。仿真结果表明,该方法解决了换相点处补偿不足的问题,且具有更好的总体及单次谐波补偿效果,最终实验结果也验证了所选调制方法和控制策略的有效性。     

基于内模控制的三电平有源电力滤波器研究

基于三电平有源电力滤波器(APF)数学模型,针对传统PI双闭环控制性能的不足,提出一种将内模解耦控制与三电平电压空间矢量脉宽调制( SVPWM)控制相结合的控制方案.根据内模控制原理,详细设计了APF 双闭环内模控制器,优化了APF整体性能.仿真与实验结果表明该方案取得了良好的补偿效果.     

三电平有源电力滤波器中点平衡控制的研究

以采用SVPWM控制策略的二极管箝位三电平有源电力滤波器作为研究对象,针对直流侧中点电压的不平衡问题进行分析,在对现有的平衡控制方法进行分析的基础上,提出了一种新颖的基于硬件的中点电压控制法;同时,将该种电压平衡控制策略应用在三电平有源电力滤波器中,进行了仿真平台搭建和仿真研究,结果验证了所提出控制策略的可行性。     

三电平有源电力滤波器中点电位平衡控制

针对三电平有源电力滤波器(APP)中点电位不平衡的固有问题,根据其原理及拓扑结构建立了中点电位波动模型,通过对数学模型的理论分析,得出了控制和注入零序电压的方法。为了更好的使理论的方法进行离散化和数字化处理,并且应用到实际的三电平APF实验平台上,提出了"预估-校验-修正"的实时控制算法。实验结果表明,中点电位得到了有效控制,证明了方法正确有效。     

三电平有源电力滤波器的无差拍控制研究

对三电平主电路拓扑结构的并联型有源电力滤波器进行研究,首先介绍了其谐波电流检测方法、三电平主电路数学模型以及无差拍控制策略。针对三相三线制有源电力滤波器,根据所建立的主电路基于abc三相和d-q旋转坐标系下的数学模型,详细阐述了无差拍控制的原理、主电路的离散化模型。并分别提出非线性负载稳定和突变两种运行情况下谐波电流的预测算法。基于MATLAB/Simulink系统仿真分析结果表明,所提出的无差拍控制方法能很好地保证控制系统的精度和动态响应的速度。     

基于Prony算法的三电平逆变器开路故障诊断方法

针对传统基于信号分析的中性点箝位(NPC)逆变器故障诊断方法存在频谱易泄露,及难以分析非稳态、非线性故障信号的问题,提出一种基于Prony算法的三电平逆变器开路故障诊断方法。首先,采用小波变换对原始测量信号去噪预处理,克服Prony法对噪声敏感的缺点。其次,通过Prony分析拟合逆变器的三相电流信号,提取其幅值、频率、相位、衰减因子四维故障特征。然后,应用支持向量机(SVM)对中性点箝位逆变器故障进行分类。最终,在仿真平台上验证文中所提算法,仿真结果表明,对中性点箝位逆变器开路时瞬变非线性电流信号可以有效的提取故障特征,实现单、双管的开路故障诊断。     

基于小波包能量熵与SVM的模拟电路故障诊断

提出1种小波包能量熵与支持向量机结合的模拟电路故障诊断新方法。首先对待测电路的输出电压信号进行多层小波包分解,然后对分解信号进行单支重构,并对重构系数求取小波包能量熵,形成故障诊断的特征向量。将特征向量输入支持向量机,通过选取恰当的核函数与多分类方法,对支持向量机进行训练,建立故障模式分类器,并在不同故障模式下对样本数据进行测试。仿真结果表明该方法能达到较高的诊断正确率。     

基于开关状态的三电平 NPC 整流器开路故障诊断

为了降低三电平中点钳位型(NPC)整流器故障诊断算法的复杂度和成本,本文提出基于开关状态的开关开路故障诊断 方法。 首先,选取某些开关状态在半个电流周期的累计值作为诊断变量,并结合自适应阈值及电流相位实现故障桥臂的检测。 其次,执行基于无功电流注入的外开关故障容错控制并对阈值进行更新。 最后,在容错期间基于诊断变量的变化情况,实现故 障开关的定位。 所提出的方法能够同时实现单和双开关开路故障诊断,而无需额外的传感器以及复杂的计算和诊断规则,具有 实现简单和成本低的优点。 实验结果验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。     

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。     

四相整流电路故障的参考模型诊断算法

四相整流器是一种新型的整流电路,较之传统的三相整流有多方面的技术优势,但目前还没有专门应用于该电路的故障检测、分析系统。针对四相整流电路中常见的晶闸管断路故障。提出了应用参考模型法结合快速傅立叶变换和小波包变换的分析方法,并以此设计了相应的元器件故障诊断系统,在仿真中对其进行了验证。     

基于小波神经网络的可更换电路单元故障诊断

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。这种方法采用正弦信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,将自适应学习率及附加动量BP算法训练后的小波神经网络应用于某装备可更换电路单元故障诊断中。仿真试验表明,该方法减少了故障诊断时间和提高了网络的平均诊断正确率。     

基于小波包和AFSA-SVM的电机故障诊断

针对电机滚动轴承故障诊断准确率问题,提出基于小波包分析结合人工鱼(AFSA)优化支持向量机(SVM)的电机故障诊断方法.利用小波包多分辨率分析法对电机的震动信号进行多层分解及重构,得到不同频段的信号时频图;然后采用AFSA算法对支持向量机中的参数惩罚参数(C)和核参数(σ)进行寻优选择,并最终建立AFSA-SVM故障诊...     

一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法

本文针对模拟电路提出了1种新的基于紧致型小波神经网络的故障诊断方法。该方法首先利用小波变换和主成分分析对故障信号进行预处理,然后用处理后的故障特征数据对小波神经网络进行训练和测试。仿真实验表明,该方法比普通神经网络方法训练速度更快,诊断准确率更高。     

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。