基于BP神经网络的三相电压源型逆变器开路故障诊断
韩素敏
周孟
郑书晴
河南理工大学 电气工程与自动化学院,河南 焦作 454000
摘要：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.
关键词：BP神经网络三相电压源型逆变器开路故障机理故障诊断精确定位
分类号：TH165.3(机械制造工艺)
资助基金：国家重点研发计划(2016YFC0600906)河南省重点研发与推广专项项目(20210220094)
论文发表日期：2021-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 126-131,188 )
英文信息