本文選題：電力電子電路 + 故障診斷　； 參考：《西華大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著電力電子技術(shù)的快速發(fā)展及其高性能器件的出現(xiàn),目前電力電子電路已廣泛應(yīng)用于電氣工程領(lǐng)域的工業(yè)生產(chǎn)與國防軍事中,如高壓直流輸電、高性能電源等都涉及到電力電子電路。而這些設(shè)備中的電力電子電路是故障高發(fā)區(qū),一旦電力電子電路發(fā)生故障,將威脅到整個設(shè)備甚至造成人身安全。因此實現(xiàn)智能、快速、準(zhǔn)確診斷電力電子電路裝置的故障具有重要意義,而對其相關(guān)理論和方法研究是實現(xiàn)智能故障診斷的前提。目前在電力電子電路故障診斷中通常用到的方法有:故障字典、故障樹、譜分析、直接檢測開關(guān)器件兩端電壓等方法,但這些方法各有一些不足。如故障樹法雖然直觀、通用,然而建樹工作量大,在實際應(yīng)用中受到很大限制。近些年,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等方法被廣泛應(yīng)用在各種裝置的故障診斷中,重要的一個原因是他們無需建立模型、強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)及并行計算的能力,但它們也存在訓(xùn)練中不易找到最佳分類參數(shù)的缺點(diǎn)。文中針對現(xiàn)有電力電子故障診斷算法中存在的一些不足,對現(xiàn)有的診斷方法進(jìn)行優(yōu)化,提出快捷、精度高的智能故障診斷方法,以提高故障診斷率。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量機(jī)等傳統(tǒng)模式識別方法基礎(chǔ)上,與其它群智能優(yōu)化方法相結(jié)合提出基于群智能的電力電子電路智能故障診斷方法并用仿真實例驗證方法的可行性與科學(xué)性。首先選取了電力電子電路中的典型電路——雙橋12相脈波整流電路,對其進(jìn)行建模,并對各種故障進(jìn)行仿真,提取到故障波形。然后運(yùn)用主元分析信息處理方法對提取到的信息進(jìn)行壓縮降維,得到適用于進(jìn)行故障診斷的輸入信息。提出一種基于移民算子與遷徙算子的多種群遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的電力電子故障診斷方法。該方法把傳統(tǒng)遺傳算法使用的單個種群尋優(yōu)變?yōu)槎鄠�種群同時協(xié)同尋優(yōu),并引入移民算子與遷徙算子在各個種群之間進(jìn)行信息交流,算法在實現(xiàn)過程中極大程度上避免了“早熟”問題。接著運(yùn)用多種群遺傳算法優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)建立故障模式識別器,用來診斷12相脈波整流電路的各種故障類型。最終結(jié)果表明,采用此方法能夠準(zhǔn)確識別各故障類型,而且具備抗噪性好,診斷精確度高的特點(diǎn)。提出一種基于雙視野自適應(yīng)人工魚群算法優(yōu)化支持向量機(jī)的故障診斷方法。該方法通過取得當(dāng)前人工魚與最優(yōu)和最近人工魚的兩種距離進(jìn)而形成人工魚的兩種視野。擁有兩種視野的人工魚在尋優(yōu)時既可以及時跳出局部最優(yōu)值,又可以在全局最優(yōu)值附近順利找到全局極值。最后用改進(jìn)后的魚群算法優(yōu)化支持向量機(jī)對雙橋12相脈波整流電路進(jìn)行故障診斷,結(jié)果表明,該算法具有收斂速度快,識別精度高的特點(diǎn)。
[Abstract]:With the rapid development of power electronics technology and the emergence of high-performance devices, power electronic circuits have been widely used in industrial production and national defense in the field of electrical engineering, such as HVDC transmission. The high performance power supply and so on are related to the power electronic circuit. But the power electronic circuit of these equipments is the high fault area, once the power electronic circuit malfunction, it will threaten the whole equipment and even cause the personal safety. Therefore, it is of great significance to realize intelligent, fast and accurate fault diagnosis of power electronic circuit devices, and the research of related theories and methods is the premise of intelligent fault diagnosis. At present, the common methods used in power electronic circuit fault diagnosis are: fault dictionary, fault tree, spectrum analysis, direct detection of the voltage at both ends of the switch, but these methods each have some shortcomings. Although the fault tree method is intuitionistic and universal, it is limited in practical application because of its heavy workload. In recent years, neural networks, support vector machines and other methods have been widely used in the fault diagnosis of various devices, an important reason is that they do not need to build models, strong self-learning and parallel computing capabilities. But they also have the disadvantage that it is difficult to find the best classification parameters in training. In order to improve the fault diagnosis rate, an intelligent fault diagnosis method with fast and high precision is proposed in this paper, aiming at some shortcomings in the existing power electronic fault diagnosis algorithms. Based on the traditional pattern recognition methods such as neural network and support vector machine, Combined with other swarm intelligence optimization methods, an intelligent fault diagnosis method for power electronic circuits based on swarm intelligence is proposed, and the feasibility and scientificity of the method are verified by simulation examples. Firstly, the typical circuit of power electronic circuit, double bridge 12 phase pulse wave rectifier, is selected and modeled, and various faults are simulated, and the fault waveforms are extracted. Then the principal component analysis information processing method is used to compress and reduce the dimension of the extracted information, and the input information suitable for fault diagnosis is obtained. A multi-population genetic algorithm based on migration operator and migration operator is proposed to optimize power electronic fault diagnosis based on BP neural network. In this method, the single population optimization used by traditional genetic algorithm is changed into multi-population simultaneous optimization, and immigration operator and migration operator are introduced to exchange information among different populations. The algorithm avoids the problem of precocity to a great extent in the process of implementation. Then BP neural network optimized by multi-population genetic algorithm is used to establish fault mode recognizer to diagnose various fault types of 12-phase pulse rectifier circuit. The final results show that this method can accurately identify each fault type and has the characteristics of good noise resistance and high diagnostic accuracy. A fault diagnosis method based on two-field adaptive artificial fish swarm algorithm for support vector machine (SVM) is proposed. In this method, two kinds of visual fields of artificial fish are obtained by obtaining the distance between the current artificial fish and the optimal fish and the nearest artificial fish. The artificial fish with two kinds of vision can not only jump out of the local optimal value in time, but also find the global extremum in the vicinity of the global optimal value. Finally, the improved fish swarm algorithm is used to optimize the support vector machine for fault diagnosis of double-bridge 12-phase pulse rectifier circuit. The results show that the algorithm has the characteristics of fast convergence and high recognition accuracy.
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN710

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本文編號：2112653