基于神经网络的电力电子装置故障诊断

发布时间：2017-12-04 23:11

  本文关键词：基于神经网络的电力电子装置故障诊断

  更多相关文章： BP神经网络 故障诊断 故障特征提取 FFT 小波包 粒子群算法

【摘要】：电力电子技术是利用电力电子元件对电能进行控制和转换的新型技术。通过使用电力电子元件,完成对电能的高效率转换与控制。最近几年,变流技术获得了迅速地发展,通过变流技术处理的电能在国家经济用电量中所占比例愈来愈大。在发展中国家,百分之七十五左右的电量通过电力电子技术转换后使用,估计在21世纪会达到百分之九十五左右。电力电子技术已经普遍应用在军工设备、工业自动化控制、交通、LED照明、医药生产乃至小型家用电器。电力电子设备一旦发生故障,小则造成电子设备破坏、交通不畅、工业产业停产,大则会威胁人民生命、财产安全,甚至造成严重的人员伤害或灾难事故,影响整个国家经济的正常运转。因此,对电力电子设备进行故障检测与诊断显得非常重要。在借鉴前人研究成果的基础上,本文采用了频谱分析与神经网络相结合的方法对电力电子电路的IGBT断路故障进行诊断。以三相桥式逆变电路为例,使用MATLAB2012a仿真软件搭建待诊断电路的仿真模型,仿真实际系统运行产生的各类故障,采用FFT以及小波包分解方法对电力电子装置的故障信号进行特征提取,分别利用BP神经网络、RBF神经网络与通过粒子群算法优化的BP网络对仿真模型进行故障诊断,设计神经网络故障诊断的学习样本并以此训练神经网络,确定用于电力电子逆变电路故障诊断的神经网络结构和各参数。通过优化神经网络的权值与阈值来提升所设计的神经网络故障诊断系统的学习与泛化能力。仿真结果表明,利用小波包与粒子群优化BP神经网络对电力电子装置进行故障诊断,能够很好地克服BP网络的缺陷,改善了神经网络的结构,诊断速度与诊断精度也有了很大提高。
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM507;TP183

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本文编号：1252686