基于能量谱熵及小波神经网络的 有源中性点钳位三电平逆变器故障诊断

• 作者: 何怡刚 刘晓晖 史露强 崔介兵 李兵
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三电平 能量谱熵 小波神经网络 故障字典
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 电力电子
• 页码范围: 2216-2225
• 页数: 10页
• 分类号: TM464
• 字数: 4313字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.190429

摘要

功率开关器件是逆变器核心组成部分,其故障特征参数的提取及分类方法是故障诊断和预测的重要技术基础,对于提高逆变器可靠性具有重要意义.以有源中性点钳位(ANPC)三电平逆变器的IGBT开路故障诊断为例,首先提出一种基于能量谱熵及小波神经网络的故障诊断方法,采用ANPC三电平逆变器上、中、下桥臂电压作为测量信号,通过小波包能量谱熵提取桥臂电压信号特征,并利用核主成分分析对特征向量进行优化;其次利用自适应矩估计小波神经网络(A-WNN)建立故障字典;最后通过搭建实验平台验证了算法的可行性.实验结果表明,A-WNN具有故障特征辨识速度快、精度高等优点,适用于ANPC三电平逆变器实时故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李兵	合肥工业大学电气与自动化工程学院	68	392	10.0	17.0
3	何怡刚	合肥工业大学电气与自动化工程学院	175	1119	17.0	26.0
5	史露强	合肥工业大学电气与自动化工程学院	7	58	4.0	7.0
8	崔介兵	合肥工业大学电气与自动化工程学院	2	0	0.0	0.0
14	刘晓晖	合肥工业大学电气与自动化工程学院	1	0	0.0	0.0