基于BP神经网络的逆变器开路故障诊断方法

• 作者: 曹斌 杜永恒 韩素敏
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 开路 逆变器 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 机电与计算机工程
• 页码范围: 122-127
• 页数: 6页
• 分类号: TH165.3
• 字数: 3089字
• 语种: 中文

摘要

为了实现对逆变器电路故障位置快速精确定位,减少停工检修时间,提高运行效率,提出一种基于BP神经网络的变频器逆变电路开关器件开路故障诊断方法.使用MATLAB对逆变电路建模和仿真,从输出电压波形直接采样提取故障信号特征.根据故障特征和诊断目标,建立三层神经网络故障模型,确定神经元数目和传输函数.将故障特征信号作为BP神经网络的输入,通过Levenberg Marquardt算法实现对神经网络的训练,用训练后的神经网络模型实现对变频器逆变电路的故障诊断.结果表明:直接波形采样实现简单;可实现1只或2只IGBT同时开路故障准确定位;所提出的故障诊断模型诊断准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩素敏	河南理工大学电气工程与自动化学院	39	159	7.0	11.0
2	曹斌	河南理工大学电气工程与自动化学院	2	10	1.0	2.0
3	杜永恒	天津工业大学电气工程与自动化学院	1	9	1.0	1.0