基于电压残差的三相逆变器故障诊断

针对三相逆变器开路故障诊断问题,研究了一种具有动态参考量的电压残差故障诊断方法。利用逆变器闭环控制系统现有的相电压采样信号,将延迟一个周期的相电压波形作为动态参考,与当前的相电压信号进行比较得到电压残差波形,通过设置合理的故障检测阈值,实现逆变器开关管开路故障的准确诊断。仿真结果验证了该方法具有抗不平衡负载和负载突变干扰的能力,且诊断时间小于一个周期,具有容易实现、无需增加硬件的优点。     

基于小波神经网络的逆变器功率开关故障诊断

针对逆变器经常出现的功率开关器件开路故障问题,提出了一种基于小波分析和神经网络的逆变电路功率器件开路故障检测和诊断方法。利用小波递归方法对逆变器输出电流信号进行分析处理,实现了逆变器故障检测。通过小波多尺度分析,获得了信号各层细节系数及其能量,对能量进行归一化处理,得到不同故障状态的故障特征,将其作为BP神经网络输入,通过观察网络输出实现了功率器件开路故障分离。仿真结果表明,该方法可以实现功率开关器件故障检测与分离。     

基于电流斜率的SRM功率变换器故障诊断

功率变换器是开关磁阻电机调速系统重要部件之一,同时也是系统可靠性最弱的环节。针对传统功率变换器故障诊断方法通用性差、需增加额外硬件、无法进行开路器件定位等问题,以不对称半桥式功率变换器为研究对象,改进传统电流传感器安装位置,各相检测电流为绕组和上续流二极管电流之和,通过分析电流斜率在不同故障下的特点,提出一种基于电流斜率的诊断方案。该方案以逻辑信号、检测电流及其斜率为输入建立了故障变量的数学模型,通过模型输出值,即可对功率管开、短路故障进行快速定位,且各相诊断相互独立、不受电机相数及控制方式限制,通用性强;无需增加额外硬件,诊断功能丰富且控制器负担小。仿真和实验验证了方案的有效性。     

基于希尔伯特-黄变换的车用逆变器开路故障检测方法

针对车用变频驱动系统中逆变器开路故障,采用直流侧电流频谱作为故障特征量进行故障诊断;并引入希尔伯特-黄变换(HHT)作为频谱分析工具,将该方法延伸到非平稳信号的频谱分析中。通过对稳态、动态两种工况下单管开路故障和单相开路故障两种故障模式的研究,结果表明:该方法能够在稳态和动态工况下可靠提取出直流侧电流信号中隐含的故障特征量,适用于车用工况。     

基于小波包和支持向量机的逆变器故障诊断

针对逆变器功率元件经常出现的开路故障,提出一种基于小波包分解和支持向量机的故障诊断方法。利用小波包对逆变器输入电流进行分解,获得电流信号的各层细节系数、能量以及偏移量。对分解得来的参数进行相应的归一化处理,得到逆变器功率开关元件不同故障状态下的故障特征。将其各自作为多分类支持向量机的输入量来训练多分类支持向量机。通过模拟实验证明,该方法在诊断和定位故障上具有较高精度和效率。     

基于三分类支持向量机的船用逆变器故障诊断

针对电力推进船舶逆变器存在的开关器件开路故障诊断问题,提出一种基于三分类支持向量机的故障诊断方法。利用对称分量分析方法获得逆变器输出正序瞬时值分量,通过对信号进行小波包分解,得到不同开关元件故障下的小波能量,规范化后作为对应开关器件故障特征。根据开关器件位置和逆变器输出波形特点对开关器件进行分组,利用三分类支持向量机实现故障分类。仿真分析结果表明,该三分类支持向量机故障分类正确率94.29%,诊断方法有效。     

三电平逆变器IGBT开路的复杂故障检测

针对三电平逆变器绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的开路故障,分析了在逆变器交叉两桥臂各有一个IGBT开路故障时的输出电压信号特点;然后利用傅里叶变换提取故障电压信号的直流分量、基波幅值、基波相位以及二次谐波相位,然后转换为故障特征向量,并由此采用BP神经网络来进行故障诊断。为了提高故障诊断的精度,利用改进的粒子群算法(PSO)来优化BP神经网络的参数。最后,通过对三电平逆变器的仿真进行实验验证,仿真结果证明了该方法的正确性和可行性。     

电机驱动系统PWM逆变器故障诊断

电机变频调速系统中,逆变器是故障高发的薄弱环节。设计一种基于小波包分解和RBF神经网络的三相电机驱动系统PWM逆变器故障诊断模型,利用小波包变换提取三相PWM逆变器故障信号特征向量,并将其作为RBF神经网络的输入量;采用狼群—模拟退火算法优化RBF神经网络的结构和参数,利用32组学习样本和6组测试样本分别训练和检验RBF神经网络。仿真实验分析表明,该方法用于三相电机驱动系统PWM逆变器开路故障的诊断,速度快、准确率高。     

基于鲁棒局部均值分解与二阶瞬态提取变换的滚动轴承故障诊断

利用传统故障诊断方法对滚动轴承进行诊断时存在故障特征提取困难以及提取特征不明显的问题。针对此问题,提出了一种基于鲁棒局部均值分解（robust local mean decomposition,RLMD）以及二阶瞬态提取变换（Second-order transient-extracting transform,STET）的故障特征提取方法。首先对滚动轴承故障信号进行RLMD处理,得到一系列故障信息丰富的特征分量。然后利用二阶瞬态提取变换善于提取信号中强脉冲分量的特点,对筛选出的分量进行二阶瞬态提取变换以提取脉冲故障特征进行诊断分析。实验分析结果表明,该方法能够有效地提取出故障特征,且特征提取效果优于传统诊断方法,适用于滚动轴承故障诊断。     

用人工神经网络诊断电力电子电路主回路故障

提出了一种用前向神经网络(BP网络)来诊断新型无功发生器(ASVG)逆变器主回路元件开路故障的方法.把逆变器输出电压波形在一个周期内分为4个区,则可以发现单个元件开路的相应故障特征.这个特征表现在某一区域的电压值异常现象(为浮动状态),这可以用前向神经网络来进行识别.通过电力电子仿真软件(PSIM),得到了主回路单个元件开路时逆变器输出的电压波形样本,利用这些样本可以训练神经网络.研制了用神经网络诊断故障的软件,对测试样本的识别得到满意结果.     

锂离子电池供电型便携式高频X射线机的研制

在总结相关专利的基础上,本文发明了一种便携式高频X射线机的锂离子电池的供电方法和控制电路。阐述了锂离子电池给X射线管的高压供电和灯丝加热。设计了半桥逆变的主电路方案,以及X射线机的管电压和管电流的反馈检测电路装置。样机总质量1.5 kg,总体积不大于15 cm×15 cm×15 cm。电池组容量可曝光300次,输出电压范围在19~25 V之间,管电压60 k V,波动5%,管电流2 m A,波动8%。样机轻便,体积小,便于携带,且能拍摄出清晰图片,能满足拍片要求。基于半桥逆变的供电方案,其管电流、管电压的波动比全桥逆变供电时要大,即精度会有所降低,但其结构简单,成本降低,体积减少,适合制作小容量的便携式X射线机。     

基于BP神经网络的三相逆变器故障诊断研究

针对三相桥式逆变电路为研究对象,建立了仿真模型,并对逆变器主电路开关器件的开路故障进行仿真,提出了基于BP神经网络的故障诊断方法,确定了网络的结构和参数,并以此训练网络.仿真试验结果表明,该神经网络具有很好的故障识别能力,所选择的基于BP神经网络的三相逆变器故障诊断系统是可行的.     

混沌同步系统降噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.      

基于信号功率谱的模拟电路嵌入式测试

针对模拟电路内建自测试问题,提出一种基于信号功率谱的嵌入式测试方法.采用由电压比较器构成的采样器对被测电路的输入信号和输出信号进行采样,得到频谱特性不变的数字信号序列,使用最大熵谱法计算输出序列和输入序列之间的功率谱密度比,将得到的比值与正常电路的比值进行分类比较后,确定被测电路的故障状态.在基于DSP的模拟电路测试平台上,应用信号功率谱方法对低通滤波器电路进行测试.结果表明:该方法能有效地检测模拟电路中的各种故障,硬件实现方案简单易行,适合模拟电路的嵌入式测试.     

基于互功率谱的电机转子多根断条故障仿真

利用互功率谱方法对异步电动机发生多根导条断裂故障进行了模拟仿真,包括连续断条和间歇断条故障。数字仿真结果表明该方法能在信噪比较低的情况下,有效地诊断转子断条故障。     

恒流逆变式CO2气保焊电源的研究

为了解决传统的平特性CO2气保焊电源焊接时飞溅大的缺点,该文提出了采用恒流外特性配合等速送丝,以实现IGBT管逆变式CO2气保焊的基本原理.用IGBT作为功率元件设计逆变器的主电路、保护电路,利用PI算法实现所设计的恒流外特性的控制,设计了单片机控制系统的硬件电路和软件程序.结果表明,利用单片机能很好地实现所需的外特性,恒流外特性电源比平特性电源具有更好的焊接性能 .     

基于现场可编程门阵列的电机控制器硬件在环测试

为实现电机控制器算法验证,提出了一种基于半实物仿真的新能源汽车电机控制器的测试平台设计方法.首先,在Simulink上搭建永磁同步电机矢量控制算法模型及故障诊断算法模型,并将代码下载到数字信号处理(digital signal process,DSP)电机控制板中.其次,搭建逆变器、永磁同步电机模型并下载到现场可编程门列阵(field programmable gate array,FPGA)板卡运行,连接DSP对电机控制算法进行测试.永磁同步电机模型可以作为该仿真平台中的电机模型,既可以是基于d-q 变换的永磁同步电机(permanent-magnet synchronous motor,PMSM)模型,也可以是基于有限元分析(finite element analysis,FEA)的PMSM模型.在硬件在环(hardware-in-loop,HIL)仿真平台上测试了控制器基本功能及逆变器开路和短路等故障模式,验证了控制器控制功能以及故障检测算法的可行性可见HIL仿真平台对电机控制器故障测试具有重要意义.     

基于模型预测和溯因推理网络的电网故障诊断方法

考虑电网出现故障时,仅依靠开关量状态信息进行诊断,诊断信息冗余度低,复杂故障情况下会影响诊断结果的准确性.引入电气量信息,提出了模型预测和数据清洗方法,建立电网故障诊断系统.利用模型预测得到准确的电气量信息,建立清洗规则和逻辑推理规则,分别对开关量进行数据清洗和验证故障信息.在此基础上,利用溯因推理网络(abductive reasoning network,ARN)对故障信息进行诊断,得出候选故障.仿真结果验证了该方法的有效性和准确性.     

并网逆变器的等效模型及其在孤岛检测中的应用研究

并网逆变器在新能源发电等系统中发挥着重要的作用.并网逆变器在研制、调试、开发过程中,若因控制算法、保护电路设计或调试方法不当等,很容易损坏主电路中的开关器件,导致经济损失、影响逆变器的研制开发进度.本文推导并建立了单相并网逆变器的模拟开关和运放模拟电路等效模型,以此等效模型为基础设计半实物硬件仿真系统来模拟实际的单相并网逆变器,并以主动电流扰动孤岛检测算法为例对此等效模型进行了可行性验证.该法可有效简化硬件设计、降低调试成本,仿真和实验结果验证了逆变器等效模型的有效性和实用性.