三相逆变器功率管故障智能诊断研究.pdfVIP

学兔兔 总第 50卷 第 565期 电测与仪表 V01．5ONo．565 2013年 第1期 ElectricalM easurement＆ Instrumentation Jan．2013 三相逆变器功率管故障智能诊断研究 刘艳，李海燕 (大连大学信息工程学院，辽宁 大连 116622) 摘要：以三相逆变器一电动机驱动系统为例，研究基于神经网络的逆变器故障智能诊断方法。在三相逆变器易 发的功率管开路故障、短路故障及短路故障后逆变器工作状态理论分析和仿真实验研究基础上，建立三相逆变 器故障仿真模型。通过仿真实验获取逆变器故障状态下的电机定子电流信号数据，利用信号分段方法提取故 障特征构造神经网络的学习样本，并以此训练神经网络，确定用于三相逆变器故障诊断的神经网络结构和参 数。在感应电机矢量控制系统中进行仿真验证，仿真实验结果表明，该方法相对已有逆变器故障诊断方法，具 有诊断迅速、可靠性高的优点，可在20ms内在线完成上述各种功率管故障的诊断。 关键词：三相逆变器；功率管故障；故障诊断；神经网络 中图分类号：TP276 文献标识码 ：A 文章编号：1001—1390(2013)O1—0015—06 Researchon IntelligentFaultDiagnosisofTransistorsinThree-phaseInverter LIU Yan，LIHai—yan (InformationEngineeringInstitute，UniversityofDalian，Dalian116622，Liaoning，China) Abstract：Usingthree—phaseinverter—motorsystem asanexample，anintelligentdiagnosisapproachwasdesignedfor theinverterfaultsbasedonartificialneuralnetwork．Themorecommonfaultsoftheinverteraresingleswitchopen— circuit，short—circuitaswellaspost-short·circuitconditions．Basedontheoreticalanalysisandsimulationonabove faultconditions，variousfaultedmodelsoftheinverterweredeveloped．Thestatorcurrentsignalswereobtainedby simulationexperimentsundertheinverterfaultconditions．Thesesignalsweresegmented，diagnosticfeatureswereex— tractedfrom thesignalsegments．A neuralnetworkwasthentrainedonthesefeatures．Thestructureandparametersof theneuralnetworkforfaultdiagnosticsofthree—phaseinverterweredeveloped．Simulationexperimentswereconducted onthefield—orientedcontrol(FOC)motordrivesystem．Theresultsshowthattheproposedmethodisrapid，reliable comparingwiththeexistingmethods，andthediagnosisoffaultmentionedabovecanbecompletedonlinewithin20ms orless． Keywords：three—phaseinverter，faultoftransistors，fau