【摘 要】
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逆变器作为一种常用的功率变换器,在轨道运输、交直流输电等诸多领域都得到广泛应用。相比传统二电平逆变器,多电平逆变器具有输出电平多、性能稳定等优点,但其开关器件数量多,电路拓扑结构复杂,一旦出现故障,势必影响系统正常运行,甚至造成设备损坏,因此有必要对逆变器进行及时的故障诊断。本文主要研究有源中性点箝位三电平逆变器（Active Neutral-Point Clamped,ANPC）故障诊断方法,主
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逆变器作为一种常用的功率变换器,在轨道运输、交直流输电等诸多领域都得到广泛应用。相比传统二电平逆变器,多电平逆变器具有输出电平多、性能稳定等优点,但其开关器件数量多,电路拓扑结构复杂,一旦出现故障,势必影响系统正常运行,甚至造成设备损坏,因此有必要对逆变器进行及时的故障诊断。本文主要研究有源中性点箝位三电平逆变器（Active Neutral-Point Clamped,ANPC）故障诊断方法,主要研究内容如下:首先介绍ANPC三电平逆变器拓扑结构及工作原理,并结合其换流路径讨论其开关状态与损耗,确定最易发生的12种故障类型,并分析不同类型故障信号特征;利用MATLAB/Simulink仿真程序搭建ANPC三电平逆变器模型,并模拟不同故障工作状态。其次,针对故障信息过多造成计算复杂问题,利用小波包分析提取采集的桥臂电压信号故障特征向量,保存故障信号有效特征,再采用线性判别分析对故障特征向量进行降维处理。再其次,针对传统粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）易陷入局部最优问题,提出一种非线性自适应方法改进粒子群算法;针对传统回声状态网络储备池参数随机产生带来病态解缺点,利用改进的粒子群算法优化储备池参数,提出一种联合优化回声状态网络（Jointly Optimized Echo State Network,JOESN）的ANPC三电平逆变器故障分类方法。最后,搭建基于DSP与FPGA控制器的实验平台对本文提出的ANPC三电平逆变器故障分类方法加以验证。将特征向量分为训练数据和测试数据,通过训练数据建立联合优化回声状态网络模型,利用测试数据验证模型的可行性。实验结果表明,相比于其它故障诊断方法,本文算法在时间与准确度上更具优势,适用于三电平ANPC逆变器实时故障诊断。
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