【摘 要】
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随着多电平逆变器的广泛应用,电路系统的稳定可靠逐渐离不开多电平逆变器稳定运行,由于其复杂多变的电路结构,导致故障难以利用基于传统模型方法进行诊断。本文通过结合深度学习的识别方法对三电平逆变器的功率开关管开路故障诊断问题进行研究。首先对三电平逆变器功率变换器共73种单双管开路故障进行分析,讨论其功率开关管发生开路故障时,其因电流流向变化而导致故障信号特征的改变。经分析,本文采用三电平逆变器输出三相电
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随着多电平逆变器的广泛应用,电路系统的稳定可靠逐渐离不开多电平逆变器稳定运行,由于其复杂多变的电路结构,导致故障难以利用基于传统模型方法进行诊断。本文通过结合深度学习的识别方法对三电平逆变器的功率开关管开路故障诊断问题进行研究。首先对三电平逆变器功率变换器共73种单双管开路故障进行分析,讨论其功率开关管发生开路故障时,其因电流流向变化而导致故障信号特征的改变。经分析,本文采用三电平逆变器输出三相电压信号作为故障诊断模型的数据来源。其次针对固定负载下的三电平逆变器开路故障,由于传统方法对双管开路故障时难以提取较为完整的故障特征,致使其对三电平逆变器的故障诊断效果不甚理想。因此,本文采用了基于卷积神经网络与支持向量机结合的算法对故障信号进行自动分析,利用卷积神经网络较强的故障特征自动提取能力,避免人为提取特征而导致不利于故障诊断的主观性因素产生。通过对故障信号进行转换处理,使算法模型更易于提取故障特征进而做出故障诊断与定位工作。经过与其他实验作对比,本算法模型具有较好的诊断效果,其诊断准确率在96%以上,诊断所用时间不超过0.087秒。最后针对非固定负载下的三电平逆变器开路故障,本文采用了基于深度迁移学习的算法,在源域与少量目标域的故障样本的结合下,通过提取所共有的特征进行网络模型的迁移,然后利用领域鉴别层以及归一化Softmax对模型进行优化操作,进而可以对目标域下的三电平逆变器功率变换器开路故障也能起到良好的诊断效果。通过不同领域之间的组合作为不同的故障数据集,验证此模型具有较强的普适性。该论文有图42幅,表8张,参考文献91篇
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