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基于EEMD样本熵和改进SVM的三电平逆变器故障诊断

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逆变器是电力电子技术常用的功率变换器之一,在诸多生产过程中得到广泛应用。逆变器中任意一个元器件故障均会影响逆变器性能,甚至造成设备损坏,影响整个系统稳定。因此,有必要研究逆变器故障诊断问题。中性点钳位型(Neutral Point Clamped,NPC)三电平逆变器具有输出谐波含量少和电磁干扰小等优点,是目前最常用的一种逆变器拓扑结构。本文以NPC三电平逆变器为研究对象,主要研究内容如下:(1)分析NPC三电平逆变器的拓扑结构、工作原理及故障原因,并将故障类型划分为三大类11小类。研究不同类型故障时电路信号特点,确定故障信号类型与采集位置。在Simulink中搭建NPC三电平逆变器仿真模型,模拟不同故障工作状态。采集11种故障下的上、中、下桥臂电压波形,验证所选取的故障信号能否区分所有故障。(2)根据NPC三电平逆变器故障信号特点,针对集合经验模态分解产生的无效本征模态分量和特征向量维数过高问题,通过计算相关系数和样本熵,提出基于集合经验模态分解样本熵的故障特征提取方法;针对支持向量机处理数据量大的信号速度缓慢的问题,采用自适应增量(Adaptive Delta,Ada Delta)方法优化算法计算效率。(3)搭建基于DSP和FPGA的NPC三电平逆变器故障诊断实验平台,分别设计硬件电路和软件程序两部分,通过施加脉冲信号控制功率管开断,并采集故障波形和数据。利用上位机程序完成特征向量提取、故障诊断模型的训练及测试。对比其他故障诊断方案与本文方案在时间、精度上的表现,验证本文方案的优越性。
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