基于人工神经网络的电力电子电路故障诊断

  本文关键词：基于人工神经网络的电力电子电路故障诊断，由笔耕文化传播整理发布。

小波分析应用系列

第26卷第2期2004年4月

电气工程

沈　阳　工　业　大　学　学　报

JournalofShenyangUniversityofTechnology

Vol126NoApr.2004

12

文章编号:1000-1646(2004)02-0140-03

基于人工神经网络的电力电子电路故障诊断

梁中华,田茂芹,任　敏,胡　庆

(沈阳工业大学电气工程学院,辽宁沈阳110023)

摘　要:断.以三相整流电路的诊断为例,,获取了样本数据,并训练了人工神经网络断可获得正确结果.

关　键;故障诊断:　　　:A

　　电力电子装置的电路元件过载能力小,损坏速度快,故障发生前征兆较难捕捉,故障发生后有关信息又容易丢失.设计合理的电力电子电路的故障诊断方案可以提高系统的可靠性,并能在故障发生后及时对故障进行定位,尽快排除故障,恢复正常运行.

采用故障自动诊断系统动态监视电力电子电路的工作状态,进行故障诊断,有利于快速分析确定故障的部位和性质,缩短电力电子电路的运行停机时间,同时也使在故障自动诊断系统之上,建立容错电力电子系统成为可能

,从而减少故障的发生,提高系统的可靠性.

本文主要研究应用神经网络理论进行电力电子电路的故障诊断,

当电力电子电路发生故障时,可以根据电路中某点的电压或电流波形判断出故障点.如果能够利用神经网络的学习能力,使故障波形与故障原因之间的关系通过神经网络的学习后保存在其结构和权中,然后将学习好的神经网络用于故障诊断,神经网络就可通过对当前电压或电流波形的分析,得出故障原因,从而实现故障的自动诊断.下面以电感性负载三相整流电路故障诊断为例,对基于波形直接分析的神经网络故障诊断方法进行研究.

全新的模拟人类智能的方法和技术.与传统的分

析方法和专家系统不同,它既可以处理已知算法的问题,也可以通过自组织、自学习处理未知算法的问题.因此,它引起了众多学者的兴趣,并被广泛的应用到工程学科的许多领域.

本文采用四层前向神经网络,学习算法为误差反向传播算法,即BP算法.拓扑结构如图1所示.

图1　神经网络拓扑结构图

Fig.1　Structureoftheneuralnetwork

2　三相整流电路故障模型

电感性负载的三相整流电路,如图2所示.

1　用于诊断的神经网络模型

人工神经网络是由大量简单处理单元(神经

元、处理元件、电子元件、光电元件等

)广泛连接而成的复杂网络系统,用以模拟人脑的行为.它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,是一种

收稿日期:2002-11-18

作者简介:梁中华(1952-),男,辽宁北票人,教授.

图2　三相整流电路故障模型

Fig.2　Faultmodelofthethree

2phaserectifier

　　整流器件为六个二极管,为不可控整流.实际

上,可以把故障分为很多类.本文中只分析其中的

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