針對(duì)級(jí)聯(lián)H橋七電平逆變器不同故障表現(xiàn)相似程度高以及淺層分類器難以應(yīng)對(duì)高維特征輸入而制約故障診斷準(zhǔn)確性的問題,該文提出一種基于多特征融合CNN的級(jí)聯(lián)H橋七電平逆變器故障診斷策略。首先,采集原始三相電流信號(hào),并結(jié)合參考電流信號(hào)求取電流偏差信號(hào);其次,多尺度主元分析（multi-scale principal component analysis,MSPCA）算法通過將變分模態(tài)分解與主元分析相結(jié)合篩選故障信息存在的尺度分量,并將得到的各尺度分量直接重構(gòu)作為高維時(shí)域特征輸入,對(duì)得到的各尺度分量進(jìn)行希爾伯特黃（HHT）變換,提取邊際譜作為高維時(shí)頻域特征輸入;最后,將上述兩種特征作為雙通道CNN模型的輸入進(jìn)行訓(xùn)練,建立最終的多特征融合CNN故障診斷模型。結(jié)果表明:所提方法的故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到95%,相較于單一特征與淺層分類器相結(jié)合的故障診斷策略,具有更高的識(shí)別率和更強(qiáng)的適應(yīng)性,可為基于電信號(hào)的高相似度故障的分類識(shí)別提供一定參考。 

【文章來源】：中國測試. 2020,46(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

鑒于此，為實(shí)現(xiàn)多種特征的融合處理，提升故障診斷的可靠性與精準(zhǔn)性，通過構(gòu)建一個(gè)雙輸入通道的CNN網(wǎng)絡(luò)-雙流CNN，以2.1節(jié)提取的兩種特征作為輸入，并結(jié)合所屬故障標(biāo)簽來構(gòu)建多特征融合CNN模型，結(jié)構(gòu)如圖2所示。所提多特征融合CNN首先是在傳統(tǒng)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加一個(gè)輸入通道構(gòu)成雙流CNN，其次將不同的特征通過兩個(gè)通道輸入進(jìn)雙流CNN進(jìn)行訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，并將兩個(gè)通道的特征向量通過全連接層進(jìn)行融合，最后結(jié)合故障標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)誤差計(jì)算與反向傳播，實(shí)現(xiàn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)更新。

從圖3(b)與圖3(e)（或(c)與(d)）可以看出，單元內(nèi)同方向上兩個(gè)IGBT分別故障時(shí)，故障電流信號(hào)表現(xiàn)相似。從圖3(b)～(f)可以看出，同一相不同單元的相同位置IGBT分別出現(xiàn)開路，故障表現(xiàn)相似，可見原始故障特征相互交叉，部分故障相似度高難以區(qū)分，使得故障診斷與故障元件定位變得困難，因此特征提取方法的選擇尤為重要。3.2 特征提取

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3053588