隨著高壓、大功率設(shè)備的不斷應(yīng)用和變頻調(diào)速相關(guān)技術(shù)的飛速發(fā)展,如何提高逆變器的穩(wěn)定性成為社會上廣泛關(guān)注的問題。逆變器作為變頻器中的重要組成部分,因設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜和工作環(huán)境惡劣而容易發(fā)生故障。逆變器發(fā)生故障后不僅會導(dǎo)致正常的生產(chǎn)作業(yè)無法進(jìn)行,而且還會威脅到工作人員的人身安全。因此,針對常用的中點(diǎn)鉗位型（Neutral Point Clamped,NPC）三電平逆變器的故障診斷研究具有重要的工程價(jià)值和實(shí)際意義。逆變器三相電流信號能夠有效的反映設(shè)備狀態(tài)特征信息,因此通常將三相電流信號用于故障診斷。三相電流矢量分析能夠提取出電流信號故障特征信息,但是實(shí)際工程中電流數(shù)據(jù)會存在各種噪聲干擾,需要研究針對非線性非平穩(wěn)信號的時(shí)頻分析方法;時(shí)頻分析得到的原始特征集會存在大量的冗余和沖突信息,需要利用敏感特征篩選方法進(jìn)行剔除;對于高維特征集,需要利用降維方法對特征集進(jìn)行維數(shù)縮減,得到判識性能更好的低維特征集;在故障模式識別方面,需要穩(wěn)定有效的分類器模型用以區(qū)分故障狀態(tài)。為了解決上述問題,具體研究工作如下:（1）分析NPC三電平逆變器工作原理,了解其回路結(jié)構(gòu)和工作方式,確定以故障高發(fā)器件IGBT功率開關(guān)管為主要... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

降維方法總覽Figure1-1OverviewofdimensionalityreductionmethodsPCA與LDA作為常用的特征降維方法，在對高維數(shù)據(jù)做降維處理上有著廣

1緒論7圖1-2論文結(jié)構(gòu)框圖Figure1-2Structurediagram第一章：首先闡述研究背景、意義和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，然后介紹本文的結(jié)構(gòu)框架和研究內(nèi)容。第二章：分析NPC三電平逆變器電路結(jié)構(gòu)，介紹其工作原理；介紹了逆變器故障特性和故障分類；分析仿真和實(shí)測兩種數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)波形和特點(diǎn)。第三章：首先介紹基于CEEMDAN的故障特征提取方法，然后介紹一種融合調(diào)整蘭德指數(shù)和隨機(jī)森林的故障敏感特征篩選方法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。第四章：采用KPCA降維方法對高維故障敏感特征進(jìn)行維數(shù)縮減，研究LSTM相關(guān)算法，并利用PSO算法優(yōu)化其時(shí)間窗口大孝批處理大小和隱藏層單元個(gè)數(shù)三種初始參數(shù)，構(gòu)建NPC三電平逆變器故障診斷模型，采用多組實(shí)驗(yàn)對比驗(yàn)證本文構(gòu)建故障診斷模型的有效性和穩(wěn)定性。第五章：基于.net平臺，利用C#語言編寫人機(jī)交互界面，結(jié)合Neo4J圖數(shù)據(jù)庫、Protégé本體描述工具和MATLAB軟件平臺，搭建三電平逆變器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)。第六章：對全文工作進(jìn)行總結(jié)，并對不足之處提出未來的研究方向。

NPC三電平逆變器電路結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)與混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常流量檢測[J]. 連鴻飛,張浩,郭文忠.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2020(04)
[2]三電平逆變器開路故障診斷研究[J]. 萬紅,任曉紅,范晉瑜,俞嘯,丁恩杰.  工礦自動化. 2020(04)
[3]基于深度學(xué)習(xí)的電機(jī)軸承微小故障智能診斷方法[J]. 宮文峰,陳輝,張美玲,張澤輝.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2020(01)
[4]D2D中繼輔助通信的能效優(yōu)化算法研究[J]. 王雪,金濤,錢志鴻,胡良帥,王鑫.  通信學(xué)報(bào). 2020(03)
[5]交流電機(jī)變頻調(diào)速控制系統(tǒng)研究[J]. 苗立偉.  中國設(shè)備工程. 2020(05)
[6]基于CEEMDAN樣本熵與FWA-SVM的高壓斷路器機(jī)械故障診斷[J]. 趙書濤,馬莉,朱繼鵬,李建鵬,趙慧.  電力自動化設(shè)備. 2020(03)
[7]基于EEMD和LSTM的短期風(fēng)速預(yù)測模型研究[J]. 陸冰鑒,周鵬,王興,周可.  軟件工程. 2020(03)
[8]基于互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測[J]. 趙會茹,趙一航,郭森.  中國電力. 2020(06)
[9]一種單級三相Cuk三電平逆變器研究[J]. 王立喬,韓嘯,石珊珊.  中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2020(13)
[10]變頻調(diào)速技術(shù)在風(fēng)機(jī)、水泵節(jié)能改造中的應(yīng)用[J]. 胡然,阮治杰,孟獻(xiàn)金.  化工管理. 2020(06)

博士論文
[1]基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的高速列車傳動系統(tǒng)故障診斷與健康狀態(tài)預(yù)測[D]. 喬寧國.吉林大學(xué) 2019
[2]數(shù)據(jù)驅(qū)動的滾動軸承故障特征分析與診斷方法研究[D]. 俞嘯.中國礦業(yè)大學(xué) 2017
[3]復(fù)雜場景下基于中層語義表示的視頻異常事件檢測的研究[D]. 胡興.上海交通大學(xué) 2016
[4]大功率三電平變頻器功率器件損耗研究[D]. 景巍.中國礦業(yè)大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于EMD的混合腦電特征提取算法研究及優(yōu)化[D]. 王龍強(qiáng).南京郵電大學(xué) 2019
[2]基于EEAE-LSTM多模型融合算法的燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測[D]. 王曉霞.上海師范大學(xué) 2019
[3]基于LSTM的人體行為識別方法研究[D]. 韓麗麗.北京交通大學(xué) 2019
[4]基于LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BTA鉆頭磨損監(jiān)測技術(shù)研究[D]. 王毫.西安理工大學(xué) 2019
[5]基于復(fù)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和隨機(jī)森林理論的風(fēng)電機(jī)組多域特征故障診斷研究[D]. 馬富齊.西安理工大學(xué) 2019
[6]分布式光纖振動傳感系統(tǒng)模式識別方法研究[D]. 付群健.吉林大學(xué) 2019
[7]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的三電平逆變器故障診斷研究[D]. 范晉瑜.中國礦業(yè)大學(xué) 2019
[8]基于MODWPT與隨機(jī)森林的模擬電路故障診斷研究[D]. 胡含兵.湖南師范大學(xué) 2019
[9]基于電流法和電壓法的三相逆變器開路故障診斷方法研究[D]. 張建建.電子科技大學(xué) 2019
[10]基于Matlab故障仿真的變頻器主電路故障診斷方法研究[D]. 趙海龍.哈爾濱理工大學(xué) 2019



本文編號：3001690