电力电子电路故障诊断及预测关键技术研究
发布时间：2021-05-24 21:04
现代电力电子装置日益增多,结构更加复杂,作为智能电网的重要基础和关键环节,其可靠性对大电网安全稳定运行至关重要。电力电子电路故障诊断及预测技术研究能够极大丰富PHM理论体系,降低工程应用中因电路故障引起的损失和维护成本,推动电力电子设备智能维修体制的发展。本文吸取传统方法优点的同时以压缩感知理论、深度学习理论、粒子滤波理论等为基础,对电力电子电路故障诊断及预测中的故障特征提取、智能分类方法及故障预测算法进行研究,主要研究内容与创新点包括:（1）研究基于压缩感知的电力电子电路故障信号预处理方法。为降低电力电子电路信号的数据量,保留其有价值的故障特征信息以实现高效快速故障诊断,研究了在压缩域中提取电力电子电路故障特征参数的可行性。明确了压缩感知理论适用于电力电子电路运行状态信号的压缩与重构,通过对电路信号不同特征参数的计算分析,验证了压缩域信号特征参数与原始信号特征参数的高度相关性,能够用压缩域的特征参数代替原始数据的特征参数对电力电子电路运行状态进行故障测试诊断。（2）研究两种适用于电力电子电路的多故障诊断方法。电力电子电路多软故障、多硬故障的故障特征表现较相似,难以进行正确诊断。为提高...
【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：125 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
注释表
缩略词
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 电力电子电路故障成因
1.2.2 电力电子电路故障特征提取技术研究现状
1.2.3 电力电子电路故障诊断技术研究现状
1.2.4 电力电子电路故障预测技术研究现状
1.3 本文的主要研究工作
1.4 本文的内容安排
第二章 基于压缩感知的电力电子电路故障信号预处理方法
2.1 引言
2.2 压缩感知的基本原理
2.2.1 压缩感知的数学模型
2.2.2 测量矩阵构造
2.3 电力电子电路信号的测量矩阵构造及其对重构信号的影响
2.3.1 推挽电路仿真结果分析
2.3.2 150W升压DC-DC电路物理实验分析
2.4 压缩域的故障特征参数提取
2.5 本章小结
第三章 电力电子电路多故障诊断方法研究
3.1 引言
3.2 基于JADE-SAE的故障诊断方法
3.2.1 故障特征参数选取
3.2.2 基于JADE-SAE的故障分类方法
3.2.3 逆变电路软故障诊断实验与分析
3.2.4 DC-DC电路故障诊断实验与结果分析
3.3 基于WPE-ELM的故障诊断方法
3.3.1 小波包能量
3.3.2 极端学习机理论
3.3.3 基于WPE-ELM的故障诊断方法
3.3.4 逆变电路故障诊断实验与分析
3.4 本章小结
第四章 电力电子电路故障预测方法研究
4.1 引言
4.2 基于当量分析的健康特征参数提取方法
4.2.1 当量分析法
4.2.2 SEPIC电路健康特征参数
4.2.3 BUCK电路健康特征参数
4.3 多阶粒子滤波故障预测方法
4.3.1 传统粒子滤波
4.3.2 多阶粒子滤波预测方法
4.3.3 仿真结果与分析
4.4 本章小结
第五章 总结和展望
5.1 全文总结
5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]电力电子电路中功率晶体管结温在线测量技术研究现状[J]. 任磊,沈茜,龚春英. 电工技术学报. 2018(08)
[2]一种基于压缩感知理论的LCTF光谱超分辨方法[J]. 汪琪,马灵玲,李传荣,周勇胜,唐伶俐. 北京理工大学学报. 2018(01)
[3]时间序列数据挖掘中的动态时间弯曲研究综述[J]. 李海林,梁叶,王少春. 控制与决策. 2018(08)
[4]基于无迹粒子滤波的功率变换器剩余寿命预测方法[J]. 孙权,王友仁,吴祎,姜媛媛. 电源学报. 2019(05)
[5]Modified Grey Model Predictor Design Using Optimal Fractional-order Accumulation Calculus[J]. Yang Yang,Dingyu Xue. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2017(04)
[6]一种基于改进堆栈自动编码器的航空发电机旋转整流器故障特征提取方法[J]. 崔江,唐军祥,龚春英,张卓然. 中国电机工程学报. 2017(19)
[7]聊天机器人中用户出行消费意图识别方法[J]. 钱岳,丁效,刘挺,陈毅恒. 中国科学:信息科学. 2017(08)
[8]基于稀疏表示的间歇故障检测方法及仿真[J]. 杨瑞. 山东大学学报(工学版). 2017(05)
[9]基于深度学习的缓变故障早期诊断及寿命预测[J]. 周福娜,高育林,王佳瑜,文成林. 山东大学学报(工学版). 2017(05)
[10]基于加权动态时间弯曲的多元时间序列相似性匹配方法[J]. 叶燕清,杨克巍,姜江,葛冰峰,豆亚杰. 模式识别与人工智能. 2017(04)
博士论文
[1]多能源储能系统中三相逆变器故障诊断方法与参数辨识的研究[D]. 王禹玺.浙江大学 2016
[2]模拟电路测试诊断理论与关键技术研究[D]. 罗慧.南京航空航天大学 2012
本文编号：3204861
【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：125 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
注释表
缩略词
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 电力电子电路故障成因
1.2.2 电力电子电路故障特征提取技术研究现状
1.2.3 电力电子电路故障诊断技术研究现状
1.2.4 电力电子电路故障预测技术研究现状
1.3 本文的主要研究工作
1.4 本文的内容安排
第二章 基于压缩感知的电力电子电路故障信号预处理方法
2.1 引言
2.2 压缩感知的基本原理
2.2.1 压缩感知的数学模型
2.2.2 测量矩阵构造
2.3 电力电子电路信号的测量矩阵构造及其对重构信号的影响
2.3.1 推挽电路仿真结果分析
2.3.2 150W升压DC-DC电路物理实验分析
2.4 压缩域的故障特征参数提取
2.5 本章小结
第三章 电力电子电路多故障诊断方法研究
3.1 引言
3.2 基于JADE-SAE的故障诊断方法
3.2.1 故障特征参数选取
3.2.2 基于JADE-SAE的故障分类方法
3.2.3 逆变电路软故障诊断实验与分析
3.2.4 DC-DC电路故障诊断实验与结果分析
3.3 基于WPE-ELM的故障诊断方法
3.3.1 小波包能量
3.3.2 极端学习机理论
3.3.3 基于WPE-ELM的故障诊断方法
3.3.4 逆变电路故障诊断实验与分析
3.4 本章小结
第四章 电力电子电路故障预测方法研究
4.1 引言
4.2 基于当量分析的健康特征参数提取方法
4.2.1 当量分析法
4.2.2 SEPIC电路健康特征参数
4.2.3 BUCK电路健康特征参数
4.3 多阶粒子滤波故障预测方法
4.3.1 传统粒子滤波
4.3.2 多阶粒子滤波预测方法
4.3.3 仿真结果与分析
4.4 本章小结
第五章 总结和展望
5.1 全文总结
5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]电力电子电路中功率晶体管结温在线测量技术研究现状[J]. 任磊,沈茜,龚春英. 电工技术学报. 2018(08)
[2]一种基于压缩感知理论的LCTF光谱超分辨方法[J]. 汪琪,马灵玲,李传荣,周勇胜,唐伶俐. 北京理工大学学报. 2018(01)
[3]时间序列数据挖掘中的动态时间弯曲研究综述[J]. 李海林,梁叶,王少春. 控制与决策. 2018(08)
[4]基于无迹粒子滤波的功率变换器剩余寿命预测方法[J]. 孙权,王友仁,吴祎,姜媛媛. 电源学报. 2019(05)
[5]Modified Grey Model Predictor Design Using Optimal Fractional-order Accumulation Calculus[J]. Yang Yang,Dingyu Xue. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2017(04)
[6]一种基于改进堆栈自动编码器的航空发电机旋转整流器故障特征提取方法[J]. 崔江,唐军祥,龚春英,张卓然. 中国电机工程学报. 2017(19)
[7]聊天机器人中用户出行消费意图识别方法[J]. 钱岳,丁效,刘挺,陈毅恒. 中国科学:信息科学. 2017(08)
[8]基于稀疏表示的间歇故障检测方法及仿真[J]. 杨瑞. 山东大学学报(工学版). 2017(05)
[9]基于深度学习的缓变故障早期诊断及寿命预测[J]. 周福娜,高育林,王佳瑜,文成林. 山东大学学报(工学版). 2017(05)
[10]基于加权动态时间弯曲的多元时间序列相似性匹配方法[J]. 叶燕清,杨克巍,姜江,葛冰峰,豆亚杰. 模式识别与人工智能. 2017(04)
博士论文
[1]多能源储能系统中三相逆变器故障诊断方法与参数辨识的研究[D]. 王禹玺.浙江大学 2016
[2]模拟电路测试诊断理论与关键技术研究[D]. 罗慧.南京航空航天大学 2012
本文编号：3204861
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