【摘 要】
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提出一种基于小波包分解和马氏距离的IGBT状态识别方法,并应用于地铁车辆辅助逆变电路;首先建立Matlab电路模型,分别对该电路的不同故障临界状态和正常状态进行仿真分析,提取
【机 构】
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上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海地铁电子科技有限公司
【基金项目】
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上海工程技术大学研究生科研创新项目(E3-0903-17-01305)
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提出一种基于小波包分解和马氏距离的IGBT状态识别方法,并应用于地铁车辆辅助逆变电路;首先建立Matlab电路模型,分别对该电路的不同故障临界状态和正常状态进行仿真分析,提取输出电流信号进行小波包分解得到信号特征向量,作为特征样本;利用特征样本计算各临界故障与正常情况下的马氏距离,作为识别阈值;实际应用时,将待测电路与正常状态做马氏距离,对比阈值区间完成电路状态识别;实验表明,此方法能简单有效检测区分软硬故障,实现IGBT状态识别。
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