【摘 要】
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逆变器故障诊断的难点在于有效的提取故障特征信息,然后根据提取的故障特征信息采用有效的故障辨识方法,提高故障诊断的快速性和精确度。针对二极管钳位式(NPC)三电平逆变器
【基金项目】
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国家自然科学基金(61563034);国家国际科技合作专项(2014DFG72240);江西省自然科学基金(20151BAB206051)资助项目
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逆变器故障诊断的难点在于有效的提取故障特征信息,然后根据提取的故障特征信息采用有效的故障辨识方法,提高故障诊断的快速性和精确度。针对二极管钳位式(NPC)三电平逆变器的开路故障,提出小波包变换-主成分分析-径向基神经网络的诊断方法。通过对三电平逆变器输出端相电压进行分析,首先用小波包变换方法提取不同故障情形下逆变器输出端相电压的故障特征信息,其次用主成分分析法将表征故障信息的特征向量降维处理,最后用径向基神经网络方法对NPC三电平逆变器开路故障进行辨识。通过仿真实验验证提出方法的有效性。同时将径向基神经网络故障辨识方法与传统的BP神经网络辨识方法进行比较,对比结果表明径向基神经网络的方法进行故障辨识具有速度快,精确度高等优点,能很好的实现对逆变器故障诊断。
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