小波包分析和神经网络在风电机组变频器故障诊断中的应用

• 作者: 张新燕 戴毅 胡立锦
• 来源期刊: 电力与能源
• 学科: 工学
• 关键词: 风力机变频器 故障诊断 小波包 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 新能源技术
• 页码范围: 155-158
• 分类号: TM614
• 字数: 3243字
• 语种: 中文

摘要

由非线性电力电子装置组成的风力机变频器一旦发生故障,其故障特征信息不容易被提取和识别.为此,提出了一种基于小波包分析和Elman神经网络的电力电子装置故障诊断的方法,先运用小波包分析法提取电力电子装置电路在不同故障状态下电压及电流信号的特征信息,然后对数据进行归一化处理并作为Elman神经网络的输入,由具有智能学习功能的神经元故障分类器完成故障识别和定位.以典型的风力机交一直一交变频器为例,在Matlab软件下建立电路模型对一次侧故障进行仿真实验,结果表明采用该方法可以快速、准确地完成故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡立锦	新疆大学电气工程学院	12	94	5.0	9.0
2	张新燕	新疆大学电气工程学院	161	1140	18.0	26.0