【摘 要】
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作为我国快速发展的城市交通设备——城市轨道交通车辆能够稳定安全运行,一直是相关学者关注与研究的重点。地铁车辆上拥有各种电气设备,按其功能与作用可分为电子与控制系统、辅助电路系统和主电路系统三部分。辅助电路系统为地铁车辆用电设备供电,这些辅助电路系统中包含多个电能变换装置如:逆变器、整流器、变压器等电气设备。其中辅助逆变器的故障发生率最高,针对辅助逆变电路的故障诊断与IGBT的健康评估研究也还不够完
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作为我国快速发展的城市交通设备——城市轨道交通车辆能够稳定安全运行,一直是相关学者关注与研究的重点。地铁车辆上拥有各种电气设备,按其功能与作用可分为电子与控制系统、辅助电路系统和主电路系统三部分。辅助电路系统为地铁车辆用电设备供电,这些辅助电路系统中包含多个电能变换装置如:逆变器、整流器、变压器等电气设备。其中辅助逆变器的故障发生率最高,针对辅助逆变电路的故障诊断与IGBT的健康评估研究也还不够完善。本文对此以地铁车辆大功率变流器中的辅助逆变器为研究对象,运用MATLAB软件搭建辅助逆变器的仿真模型,并分析其不同故障状态下输出波形状况。分两部分进行分析:第一部分,研究辅助逆变器的开路故障,在开路故障的输出波形基础上提取对应故障特征向量,通过SOM神经网络对故障数据进行诊断;第二部分,研究辅助逆变器IGBT的健康状态,建立健康评估模型,对IGBT的健康状态进行分级,与实际运用相结合验证模型的可行性。主要完成以下工作:（一）对地铁车辆辅助逆变器硬故障与软故障进行诊断研究。搭建逆变器主电路的仿真模型,仿真并分析电路各种状态,采集输出端三相电流信号,针对不同故障状态,利用时域与时频域内不同特征提取方法进行故障特征提取,并建立复合特征向量。（二）研究了基于SOM神经网络的故障诊断系统。首先介绍了SOM神经网络算法,设计SOM神经网络的结构,基于前文对辅助逆变电路不同硬故障的特征向量提取,通过MATLAB软件,运用其神经网络进行逆变器故障诊断。（三）针对辅助逆变器IGBT的健康程度进行状态评估研究。搭建健康评估模型,以时域信息熵原理为基础,提取不同软故障状态下IGBT的特征向量,构建健康等级,实现辅助逆变器IGBT的健康评估,最后结合实际运用验证该健康评估模型的准确性。
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