基于粗糙集贪心算法的逆变器开路故障诊断

针对逆变器开路故障时特征信息的冗余性、复杂性和精确度不高的问题,提出一种粗糙集贪心算法来进行数据离散和属性约简并提取有效规则表。该方法可以在系统的不可分辨关系不改变的前提下实现数据的离散化,并从数据样本集中提取重要度较高的条件属性进行属性约简,最后提取有效规则表实现逆变器开路故障诊断。该方法很好地解决了逆变器开路故障诊断时处理数据的冗余性和复杂性的问题,大幅度减小故障数据特征维度,同时运用有效规则表可快速准确地进行故障诊断,节省大量时间。     

基于BP神经网络的三电平逆变器开路故障诊断研究

分析了三电平变频器发生故障的原因,并将2只IGBT开路故障进行分类,为各类故障进行编码。选择逆变电路3个桥臂的相电压信号作为研究对象,利用d-q变换将三相电压信号转换为两相以减少故障信息的维数,通过傅立叶变换提取不同故障下的特征向量;建立一个4层的BP神经网络并进行故障诊断,将特征向量作为输入,对应故障的编码作为输出,对网络进行训练仿真,实现并验证了采用BP神经网络对三电平变频器故障诊断的可行性和准确性。     

基于BP神经网络的三相电压源型逆变器开路故障诊断

为实现三相电压源型逆变器(three-phase voltage source inverter,TP-VSI)开路故障的诊断与精确定位,提高故障诊断效率,提出基于BP神经网络的TP-VSI开路故障诊断方法.首先,研究TP-VSI正常工作原理、开路故障机理,确定线电压作为检测量;其次,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)提取不同故障下的特征值,构建故障特征向量;最后,建立一个3层BP神经网络,进行故障诊断,实现对开路故障的精确定位.该方法通过获取包含故障信息的故障特征值,经过FFT把时域信号变换到频域信号,再通过BP神经网络建立TP-VSI开路故障与特征值的一一对应关系.与其他智能诊断方法进行对比,证明了BP神经网络对TP-VSI开路故障诊断的可行性和较高的诊断准确度,实现了BP神经网络对TP-VSI开路故障的诊断与精确定位.