基于IGBT特征分析的地铁车辆逆变器故障研究

• 作者: 吴浩 王泉 王睿轶
• 来源期刊: 城市轨道交通研究
• 学科: 交通运输
• 关键词: 地铁车辆 功率逆变器 支持向量机 特征降维 软故障 状态识别
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 51-55
• 页数: 5页
• 分类号: U264.3+7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16037/j.1007-869x.2020.09.012

摘要

针对地铁车辆功率逆变器,提出一种改进的基于SVM(支持向量机)的故障状态识别方法.从研究IGBT(绝缘栅双极型晶体管)结温与故障的关系入手,采用多分辨率小波包分解对主电路IGBT特征状态进行提取,特征降维后获得SVM训练集,经SVM学习训练后得到状态分类模型.仿真结果表明:分类模型较为接近实际情况.最后通过试验验证了该方法能有效地识别单个及多个IGBT软故障和硬故障,实现功率逆变器状态识别.