基于小波變換—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷.pdf

1、隨著電力電子技術(shù)的迅速發(fā)展,對(duì)電力電子電路故障診斷技術(shù)的研究越來(lái)越具有重要的意義。本課題主要針對(duì)電力電子電路故障時(shí)輸出電壓波形的特點(diǎn),利用小波變換理論提取故障特征,形成特征向量,并以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為故障分類器,實(shí)現(xiàn)了三相全控橋式整流電路晶閘管開(kāi)路故障的診斷。本文首先對(duì)電力電子電路故障診斷研究的背景和意義進(jìn)行了介紹,闡明了電力電子電路故障診斷的特點(diǎn),概括了小波變換的基礎(chǔ)理論,分析了小波基的各項(xiàng)性質(zhì),為選擇小波基提供依據(jù)。以三相橋式全控整流電路

2、為例,研究了基于Matlab/Simulink的電路故障仿真方法,獲得了整流電路各故障狀態(tài)下的輸出電壓波形和原始數(shù)據(jù),并根據(jù)小波分析良好的時(shí)頻局部化特性,對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行小波變換,利用小波變換的模極大值檢測(cè)故障波形的突變點(diǎn),確定故障發(fā)生時(shí)刻;利用小波多分辨率分析將信號(hào)分解在不同的頻帶之內(nèi),對(duì)各個(gè)頻帶內(nèi)的小波系數(shù)進(jìn)行能量統(tǒng)計(jì)分析,形成表征信號(hào)的特征向量,提取原始數(shù)據(jù)各頻段的能量值作為故障分類的特征向量。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的非線性映射特性,