本文選題：逆變器 + 三電平��； 參考：《電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：針對(duì)二極管箝位型三電平逆變器的開(kāi)路故障診斷問(wèn)題,提出一種基于決策樹(shù)支持向量機(jī)(decision tree support vector machines,DT-SVM)的故障診斷方法。以逆變狀態(tài)為例,首先分析逆變器主電路的運(yùn)行情況并進(jìn)行故障分類(lèi),然后以中、上、下三種橋臂電壓為測(cè)量信號(hào),采用小波多尺度分解法提取特征信號(hào),進(jìn)而利用粒子群聚類(lèi)算法(particle swarm clustering algorithm)生成決策樹(shù)SVM分類(lèi)模型,最終實(shí)現(xiàn)了三電平逆變器的多模式故障診斷。仿真結(jié)果表明,本方法在使用了較少分類(lèi)模型的情況下完成故障診斷任務(wù),相較于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、一對(duì)一結(jié)構(gòu)的支持向量機(jī)和極端學(xué)習(xí)機(jī)等方法,在10%白噪聲擾動(dòng)下對(duì)于三電平逆變器多模式開(kāi)路故障的診斷精度可達(dá)98.46%,算法具有更好的準(zhǔn)確性和魯棒性。
[Abstract]:For the open circuit fault diagnosis of diode clamped three-level inverter, a fault diagnosis method based on decision tree support vector machine (DT-SVM) is proposed. Taking the inverter state as an example, the operation of the main circuit of the inverter is analyzed and the fault classification is carried out. Then the characteristic signals are extracted by wavelet multiscale decomposition with the middle, upper and lower leg voltages as the measuring signals. Furthermore, the particle swarm clustering algorithm is used to generate the decision tree SVM classification model, and finally the multi-mode fault diagnosis of the three-level inverter is realized. The simulation results show that this method can accomplish the fault diagnosis task with fewer classification models, compared with BP neural network, one-to-one structure support vector machine and extreme learning machine, etc. Under 10% white noise disturbance, the accuracy of multi-mode open-circuit fault diagnosis of three-level inverter can reach 98.46. The algorithm has better accuracy and robustness.
【作者單位】： 江南大學(xué)教育部輕工過(guò)程先進(jìn)控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61203092) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金(JUSRP51733B) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2015019-21)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TM464

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本文編號(hào)：1777212