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基于DenseNet和ViT的三电平中点钳位型逆变器功率器件栅极驱动开路故障诊断方法
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作者 阎彦 张思仪 +2 位作者 李晨 吴家奇 史婷娜 《电工电能新技术》 北大核心 2025年第6期1-14,共14页
栅极驱动开路故障是功率器件的一种典型故障,准确诊断此类故障有助于提升电力电子变换器的运行可靠性。针对已有故障诊断方法的不足,本文提出基于DenseNet-ViT网络的逆变器功率器件栅极驱动开路故障诊断新方法。首先,对采样数据做归一... 栅极驱动开路故障是功率器件的一种典型故障,准确诊断此类故障有助于提升电力电子变换器的运行可靠性。针对已有故障诊断方法的不足,本文提出基于DenseNet-ViT网络的逆变器功率器件栅极驱动开路故障诊断新方法。首先,对采样数据做归一化和增强处理,形成训练集、验证集和测试集等三类数据集;其次,构建DenseNet-ViT模型以实现故障特征的增强和提取,并采用故障数据训练该模型;最后,用验证集实施模型测试,遴选最佳模型。所述方法被应用于一台三电平中点钳位型(NPC)逆变器,基于这一特定功率变换器拓扑,介绍了其调制原理和故障诊断模型建模过程,说明了模型训练过程中采用的随机梯度下降函数,并搭建了实验平台进行实验验证。实验结果表明,与其他主流诊断方法相比,本文所提方法在浮点计算量、模型参数量和算法运行时间等方面具有一定优势。 展开更多
关键词 故障诊断 视觉变换器 密集卷积网络 三电平NPC逆变器 栅极驱动开路故障
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