【摘要】：鑒于電力電子功率元件的普遍使用和不斷更新,電力電子設(shè)備在生產(chǎn)和生活方面廣泛應(yīng)用。電力電子整流裝置是重要的組成部分,其可以完成能量的變化。但是一旦異常,系統(tǒng)可能損壞甚至威脅生命。因此,將診斷技術(shù)向智能化和精確定位方法發(fā)展是有意義的。本文以三相全控整流電路為例,就故障提取和識(shí)別兩個(gè)重要技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化,主要完成了以下工作:首先,研究了三相全控整流電路的故障模式,對(duì)可能出現(xiàn)的故障進(jìn)行預(yù)測(cè)和整理。通過MATLAB平臺(tái)搭建故障仿真模型,就常見的異常狀態(tài)依次仿真,異常波形被得到,異常狀態(tài)的輸出電壓從相應(yīng)的測(cè)試點(diǎn)被得到。其次,故障點(diǎn)的特征提取分別用傅里葉變換和三層小波包分析針對(duì)整流輸出電壓進(jìn)行。結(jié)果表明:經(jīng)小波包分解后大量的異常信息分布在頻率能量中,此方法能夠合理提取異常特征。最后,被提取的故障特征作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,即完成各種故障的識(shí)別和檢測(cè),結(jié)果表明:基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法可以很快完成訓(xùn)練、測(cè)試精度更高,達(dá)到了預(yù)期的效果。綜上所述:用小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的方式獲得故障點(diǎn)的特征信息并進(jìn)行分類是本文的一個(gè)亮點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:用此方法訓(xùn)練時(shí)間更短、測(cè)試誤差更小。這是檢測(cè)電力電子整流裝置故障方面一種新的嘗試,該方法的具有一定的理論意義和價(jià)值。
[Abstract]:Power electronic devices are widely used in production and daily life due to the widespread use and updating of power electronic components. Power electronic rectifier device is an important component, it can complete the change of energy. But in the event of an exception, the system can be damaged or even life-threatening. Therefore, it is meaningful to develop diagnostic technology to intelligent and accurate positioning method. Taking three-phase full-control rectifier circuit as an example, this paper optimizes two important techniques of fault extraction and identification. The main work is as follows: first, the fault mode of three-phase full-control rectifier circuit is studied. Forecast and sort out possible failures. The fault simulation model is built on the MATLAB platform. The usual abnormal state is simulated in turn. The abnormal waveform is obtained and the output voltage of the abnormal state is obtained from the corresponding test point. Secondly, the feature extraction of fault points is carried out by Fourier transform and three-layer wavelet packet analysis respectively for rectified output voltage. The results show that a large amount of abnormal information is distributed in the frequency energy after wavelet packet decomposition, and this method can reasonably extract abnormal features. Finally, the extracted fault features are used as input vectors of BP neural network and Elman neural network, that is to say, all kinds of faults are identified and detected. The results show that the diagnosis method based on Elman neural network can complete the training quickly and the test accuracy is higher. The expected effect has been achieved. To sum up, wavelet packet analysis and Elman neural network combination are used to obtain the feature information of fault points and classify them. The experimental results show that the training time is shorter and the test error is smaller. This is a new attempt to detect the fault of power electronic rectifier, and this method has certain theoretical significance and value.
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM461

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