基于LMD和PNN神经网络的列车辅助逆变器故障检测

针对列车辅助逆变器故障信号非平稳的特性,本文提出了一种基于局部均值分解方法和概率神经网络的地铁辅助逆变器的故障诊断方法。通过对采集到的列车故障信号进行局部均值分解,将非平稳信号分解成多个乘积函数(product function,PF)分量,并利用概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)模型,将故障信号进行检测和分类,最后采用Matlab进行仿真实验。仿真结果表明,局部均值分解方法对非平稳信号的处理效果良好,特征向量输入到概率神经网络进行训练分析,PNN神经网络故障诊断正确率较高,30组测试样本输出结果对于逆变器故障检测结果均是正确的。该研究可以准确识别列车辅助逆变器的不同故障类型,能够满足对列车辅助逆变器的故障检测要求。