基于小波包分析和Elman神经网络的军用电源智能故障诊断

军用电源作为地空导弹系统的供电设备,其可靠运转关系到地空导弹系统作战效能的发挥。为实现地空导弹电源逆变器的故障诊断与容错运行,将小波包分解与Elman神经网络结合进行故障特征提取及故障辨识,并应用于地空导弹静变电源的故障诊断。在准确诊断出故障的基础上,利用故障隔离切换电路,隔离故障桥臂,投入备用桥臂,保证静变电源继续正常运行。故障诊断和故障重构仿真的效果验证了该方法的有效性。     

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。