發(fā)布時間：2018-12-26 07:49

【摘要】：變頻調(diào)速技術(shù)作為交流電動機的最重要的調(diào)速方式發(fā)展的越來越迅速,其控制性能和節(jié)能效果顯著,廣泛的應(yīng)用于各個領(lǐng)域。然而矛盾無處不在,和其他機器設(shè)備相比,變頻器也會常常出現(xiàn)這樣或那樣的故障。其中造成整個系統(tǒng)不能正常運轉(zhuǎn)的主要原因就是主電路某些元器件發(fā)生了故障。據(jù)有效數(shù)字統(tǒng)計,80%的控制系統(tǒng)無法正常工作都是因為部分元器件發(fā)生了不同程度的故障,因此研究變頻器中主電路這一重要組成部分的故障問題,毫無疑問有著十分重要的意義。因利用實驗辦法來獲取變頻器故障數(shù)據(jù)有一定的困難,所以本文首先運用MATLAB軟件對變頻調(diào)速系統(tǒng)進行在線模擬仿真,指向目前市場上使用最廣泛的電壓型變頻器,利用SIMULINK建立其主電路部分的仿真模型,在線模擬實現(xiàn)了實際情況中幾種經(jīng)常發(fā)生的變頻器主電路故障波形。因變頻器主電路中的逆變部分是其最關(guān)鍵部分之一,故本文選定其作為研究對象,將其所輸出的電壓波形作為變頻器故障特征信息的數(shù)據(jù)來源,根據(jù)分析這些數(shù)據(jù)的特點來實現(xiàn)對變頻器進行故障診斷的目的。本文利用目前主流的兩種信號處理方法分別對逆變電路各故障下的電壓波形進行信號處理和故障特征提取,最終將兩組特征數(shù)組分別作為BP (Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,對這兩種故障特征提取方法進行研究比較,得出以下結(jié)論：由希爾伯特-黃變換法得到各電壓波形的本征模態(tài)函數(shù)分量的振幅均值來作為特征向量,再經(jīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)逆變電路故障定位,仿真試驗結(jié)果表明該方法可診斷變頻器逆變電路故障,與小波變換相比較,有更快的收斂速度和更高的診斷準確度。
[Abstract]:As the most important speed regulation method of AC motor, frequency conversion technology is developing more and more rapidly, its control performance and energy saving effect are remarkable, and it is widely used in various fields. However, contradictions are ubiquitous, and frequency converters often fail in one way or another compared with other machines. The main reason for the failure of the whole system is the malfunction of some components of the main circuit. According to the effective statistics, 80% of the control system can not work properly because part of the components have different degrees of failure, so the main circuit in frequency converter is studied. There is no doubt of great significance. Because it is difficult to obtain the frequency converter fault data by using the experimental method, this paper first uses the MATLAB software to carry on the on-line simulation to the frequency conversion speed regulation system, pointing to the most widely used voltage type frequency converter in the current market. The simulation model of its main circuit is established by using SIMULINK, and several frequently occurring fault waveforms of inverter main circuit are realized by on-line simulation. Because the inverter is one of the most important parts in the main circuit of the inverter, this paper selects the inverter as the research object and uses the output voltage waveform as the data source of the fault characteristic information of the inverter. According to the analysis of the characteristics of these data to achieve the purpose of frequency converter fault diagnosis. In this paper, two main signal processing methods are used to process the voltage waveform and extract the fault feature of the inverter circuit respectively. Finally, the two sets of characteristic arrays are used as the input of the BP (Back Propagation) neural network. By comparing these two fault feature extraction methods, the following conclusions are drawn: the amplitude mean of eigenmode function components of each voltage waveform is obtained by Hilbert-Huang transform method as the eigenvector. Then the fault location of inverter circuit is realized by BP neural network. The simulation results show that this method can diagnose inverter circuit fault. Compared with wavelet transform, this method has faster convergence speed and higher diagnostic accuracy.
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD605;TN773

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本文編號：2391760