基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在风力发电机组中,风电机组变流器具有十分重要的作用,风电变流器的功率器件的复杂性要求使用高效的故障诊断方法来诊断变流器的故障.因此,本文提出了一种基于正交紧支复小波的风电变流器故障诊断的方法.本文通过分析正交紧支复小波的结构及原理,利用MATALAB/Simulink搭建风电机组变流器断路故障模型,采集各种故障模式下的三相输出电流,利用构造的复小波对离线电流的信号进行小波分解和各层相位差提取,并给出数据窗选择方法,通过归纳各故障模式下相位差变化规律,实现变流器功率器件的故障诊断,通过仿真数据分析验证了本文所提方法的正确性和有效性.
推荐文章
小波神经网络对风力发电机组功率变流器的故障诊断
风力发电机组
功率变流器
故障诊断
小波变换
神经网络
电压信号分解
基于正交紧支复小波的动车组变流器功率器件故障诊断
变流器
复小波
触发脉冲
相位差
断路故障
基于DHNN的风电机组齿轮箱故障诊断
离散Hopfield神经网络
齿轮箱
故障诊断
泛化能力
基于小波神经网络的电机故障诊断研究
异步电动机
故障诊断
转子故障
小波神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于正交紧支复小波的风电机组变流器的故障诊断
来源期刊 新一代信息技术 学科
关键词 变流器 复小波 相位差 断路故障
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 研究与分析
研究方向 页码范围 74-82
页数 9页 分类号
字数 4376字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 付华炉 上海电机学院电气学院 8 0 0.0 0.0
2 马豫超 上海电机学院电气学院 19 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (83)
共引文献  (29)
参考文献  (13)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2008(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2009(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2010(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2011(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2012(8)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(6)
2013(17)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(15)
2014(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2015(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2016(9)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(7)
2017(11)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(9)
2018(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
变流器
复小波
相位差
断路故障
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
新一代信息技术
半月刊
2096-6091
10-1581/TP
北京市海淀区玉渊潭南路普惠南里13号楼
chi
出版文献量(篇)
639
总下载数(次)
4
总被引数(次)
21
论文1v1指导