本文關鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電力電子裝置故障診斷

  更多相關文章： BP神經(jīng)網(wǎng)絡 故障診斷 故障特征提取 FFT 小波包 粒子群算法

【摘要】：電力電子技術是利用電力電子元件對電能進行控制和轉(zhuǎn)換的新型技術。通過使用電力電子元件,完成對電能的高效率轉(zhuǎn)換與控制。最近幾年,變流技術獲得了迅速地發(fā)展,通過變流技術處理的電能在國家經(jīng)濟用電量中所占比例愈來愈大。在發(fā)展中國家,百分之七十五左右的電量通過電力電子技術轉(zhuǎn)換后使用,估計在21世紀會達到百分之九十五左右。電力電子技術已經(jīng)普遍應用在軍工設備、工業(yè)自動化控制、交通、LED照明、醫(yī)藥生產(chǎn)乃至小型家用電器。電力電子設備一旦發(fā)生故障,小則造成電子設備破壞、交通不暢、工業(yè)產(chǎn)業(yè)停產(chǎn),大則會威脅人民生命、財產(chǎn)安全,甚至造成嚴重的人員傷害或災難事故,影響整個國家經(jīng)濟的正常運轉(zhuǎn)。因此,對電力電子設備進行故障檢測與診斷顯得非常重要。在借鑒前人研究成果的基礎上,本文采用了頻譜分析與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法對電力電子電路的IGBT斷路故障進行診斷。以三相橋式逆變電路為例,使用MATLAB2012a仿真軟件搭建待診斷電路的仿真模型,仿真實際系統(tǒng)運行產(chǎn)生的各類故障,采用FFT以及小波包分解方法對電力電子裝置的故障信號進行特征提取,分別利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡與通過粒子群算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡對仿真模型進行故障診斷,設計神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷的學習樣本并以此訓練神經(jīng)網(wǎng)絡,確定用于電力電子逆變電路故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡結構和各參數(shù)。通過優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的權值與閾值來提升所設計的神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷系統(tǒng)的學習與泛化能力。仿真結果表明,利用小波包與粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡對電力電子裝置進行故障診斷,能夠很好地克服BP網(wǎng)絡的缺陷,改善了神經(jīng)網(wǎng)絡的結構,診斷速度與診斷精度也有了很大提高。
【學位授予單位】：沈陽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM507;TP183

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本文編號：1252686