基于能量谱熵及小波神经网络的有源中性点钳位三电平逆变器故障诊断

李兵; 崔介兵; 何怡刚; 史露强; 刘晓晖

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cqvip:功率开关器件是逆变器核心组成部分,其故障特征参数的提取及分类方法是故障诊断和预测的重要技术基础,对于提高逆变器可靠性具有重要意义。以有源中性点钳位(ANPC)三电平逆变器的IGBT开路故障诊断为例,首先提出一种基于能量谱熵及小波神经网络的故障诊断方法,采用ANPC三电平逆变器上、中、下桥臂电压作为测量信号,通过小波包能量谱熵提取桥臂电压信号特征,并利用核主成分分析对特征向量进行优化;其次利用自适应矩估计小波神经网络(A-WNN)建立故障字典;最后通过搭建实验平台验证了算法的可行性。实验结果表明,A-WNN具有故障特征辨识速度快、精度高等优点,适用于ANPC三电平逆变器实时故障诊断。

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来源
《电工技术学报》 |2020年第10期|2216-2225|共10页
作者
李兵; 崔介兵; 何怡刚; 史露强; 刘晓晖;
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作者单位

合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥 230009;

可再生能源接入电网技术国家地方联合工程实验室合肥 230009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类逆变器;
关键词
三电平; 能量谱熵; 小波神经网络; 故障字典;

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