优化VMD算法在汽车逆变器早期故障诊断中的应用

来源 :三峡大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:effielove0228
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针对传统变分模态分解(VMD)对电动汽车Z源逆变器早期故障诊断中的分解效果受分解个数K和二次惩罚因子α的影响而导致诊断效果差的问题,提出了天牛须搜索算法(BAS)优化V MD参数的Z源逆变器早期故障诊断方法.对Z源逆变器三相桥臂中点间的线电压信号,采用天牛须搜索算法优化V MD的参数K和α,利用小波分解提取出V MD各模态分量的小波能量作为Z源逆变器的早期故障特征;然后使用支持向量机识别多种不同软故障;最后对Z源逆变器储能电容早期故障进行诊断实验.实验结果表明:相对于小波变换、经验模态分解等方法,参数优化后的V MD算法诊断精度高、故障识别能力强,从而验证了该方法的有效性.
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大规模风电并网,将导致电力系统惯性及相对备用容量降低,给电网频率控制带来困难.因此,如何对风机输出进行调整,使其参与电网调频成为亟待解决的问题.本文对此展开研究,首先,描述了风力发电机的传统限转矩控制原理,并对其参与电网一次调频进行了效果分析;其次,针对传统限转矩控制导致的风机转轴所受应力过大及频率二次跌落的问题,提出改进的限转矩控制方法,通过改进限转矩控制器的设计进行风机动能提取过程的优化,以减小频率二次跌落;最后,通过与传统限转矩控制、传统虚拟惯性控制和风机不参与调频3种方式的仿真对比分析,验证了所提
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