基于独立主成分分析的PWM逆变电路的故障诊断.docVIP

　　基于独立主成分分析的PWM逆变电路的故障诊断 摘 要： P逆变电路故障具有多发性和非线性相关性，对其准确检测的难度较大。为了提高P逆变电路的故障诊断性能，提出基于独立主成分分析的P逆变电路的故障诊断方法，采用电路输出信号测量方法进行故障状态特征检测，对采集的P逆变电路信号进行调理和抗混叠滤波处理，提取检测信号的独立主成分特征，实现故障识别。仿真结果表明，采用该方法进行P逆变电路故障诊断的准确检测性能较好，故障诊断可靠稳定。 中国 8/vie 　　关键词： 独立主成分分析； P逆变电路； 故障诊断； 信号测量 　　中图分类号： TN710?34； TP277 文献标识码： A ： 1004?373X（2017）05?0147?04 　　Abstract： The fault of the P inverter circuit has the characteristics of malfunction and nonlinear correlation， and it is difficult to detect its accuracy. In order to improve the fault diagnosis performance of the P inverter circuit， the P inverter circuit fault diagnosis method based on independent principal ponent analysis is proposed. The measuring method of the circuit output signal is used to detect the fault state feature to perform the conditioning and anti?aliasing filtering for the acquired signal of the P inverter circuit， and extract the independent principal ponent characteristics of the signal， so as to recognize the fault. The simulation results shoethod has better accurate detection performance for P inverter circuit fault diagnosis， and the fault diagnosis is reliable and stable. 　　Keyeasurement 　　0 引 言 　　P逆变电路广泛应用在调制解调通信、信号放大系统和信号调理系统中，在实现电压逆变和信号增强方面具有较大的应用价值。P逆变电路要求输出时钟频率精确、稳定，但在P逆变电路中，存在来自外部的有源晶振干扰和内部寄生振荡的扰动，容易产生电路故障[1?2]，为了保障P逆变电路稳定、可靠的工作，需要进行有效的电路故障诊断，研究P逆变电路故障诊断的优化方法在提高?路系统的稳定性方面具有重要意义。 　　对电路故障诊断的原理是通过对电路输出信号进行特征检测和分析，采用信号测量方法完成电路输出信号的滤波、采集和处理，提供给专家系统做出诊断决策[3]，实现对P逆变电路故障产生的原因、性质和特征进行分析。典型的电路故障诊断方法按照检测手段分为电路寄生振荡检测法、混叠谱分析方法、超声检测方法等。按照诊断原理可分为时域分析诊断方法、频域分析诊断方法、统计分析诊断法和信息论分析方法等[4]。其他的人工智能诊断方法还有神经网络诊断法和专家系统法，一般来说，上述方法都是将采集的电路信号直接来判别P逆变电路的运行状态，结合滤波电路滤除与故障无关的信息，进行信号的统计特征量分析，但通常从检测的电路信号直接判别P逆变电路的故障运行状态是比较困难的，特别是P逆变电路的物理量变化复杂，元件的组成要素较多，存在非线性特征干扰和寄生振荡，故障具有多发性，常规的检测方法难以实现有效的故障诊断。 　　为了提高P逆变电路的故障诊断性能，提出基于独立主成分分析的P逆变电路的故障诊断方法，并通过仿真实验测试其可行性。 　　1 P逆变电路故障诊断原理 　　P逆变电路状态识别和故障诊断的第一步是信号的检测测量，采用信号处理和滤波方法实现对P逆变电路的输出振荡信号和寄生信号的采集和测量。P逆变电路的故障诊断原理如图1所示[5]。 　　2 电路信号测量稳态指标选取 　　分析故障诊断原理可知，进行P逆变电路故障诊断的首要一步是进行电路信号测量，信号的测量和调理是进行P逆变电路状态监测和故障诊断最基础的工作