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基于逆变器多模态输出电压的IGBT微小故障特征提取
被引量：
2
1
作者
朱琴跃
李姚霖
+2 位作者
谭喜堂
魏伟
李爱华
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期65-79,共15页
针对逆变器IGBT模块发生微小故障引起特征信号变化,相较于电路正常运行信号十分微弱、难以检测的问题,提出一种通过采样逆变器端口输出电压来提取IGBT微小故障特征参数的方法。方波控制策略下,逆变器输出电压包含稳态和暂态两种工作模态...
针对逆变器IGBT模块发生微小故障引起特征信号变化,相较于电路正常运行信号十分微弱、难以检测的问题,提出一种通过采样逆变器端口输出电压来提取IGBT微小故障特征参数的方法。方波控制策略下,逆变器输出电压包含稳态和暂态两种工作模态,可进一步划分为6个暂态模态和6个稳态模态,因此利用Elman神经网络完成工作模态划分。暂态工作模态中,通过将开关状态下的逆变器等效成二阶系统,完成系统的参数辨识;基于此提出一种输出电压原始数据和系统辨识参数相融合的方法,提取二阶系统的超调量、峰值时间以及暂态电压斜率作为暂态故障特征参数,既降低了实际系统原始数据噪声的干扰,又避免了等效二阶系统参数辨识误差对故障特征提取效果的影响。仿真和实验验证了所提方法的有效性。
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关键词
两电平逆变器
IGBT微小故障
模态划分
ELMAN神经网络
特征参数提取
原始数据与辨识参数融合
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职称材料
题名
基于逆变器多模态输出电压的IGBT微小故障特征提取
被引量：
2
1
作者
朱琴跃
李姚霖
谭喜堂
魏伟
李爱华
机构
同济大学电子与信息工程学院
出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期65-79,共15页
基金
国家自然科学基金(51777141)
文摘
针对逆变器IGBT模块发生微小故障引起特征信号变化,相较于电路正常运行信号十分微弱、难以检测的问题,提出一种通过采样逆变器端口输出电压来提取IGBT微小故障特征参数的方法。方波控制策略下,逆变器输出电压包含稳态和暂态两种工作模态,可进一步划分为6个暂态模态和6个稳态模态,因此利用Elman神经网络完成工作模态划分。暂态工作模态中,通过将开关状态下的逆变器等效成二阶系统,完成系统的参数辨识;基于此提出一种输出电压原始数据和系统辨识参数相融合的方法,提取二阶系统的超调量、峰值时间以及暂态电压斜率作为暂态故障特征参数,既降低了实际系统原始数据噪声的干扰,又避免了等效二阶系统参数辨识误差对故障特征提取效果的影响。仿真和实验验证了所提方法的有效性。
关键词
两电平逆变器
IGBT微小故障
模态划分
ELMAN神经网络
特征参数提取
原始数据与辨识参数融合
Keywords
two-level inverter
IGBT incipient fault
mode division
Elman neural network
characteristic parameter extraction
integrating of the raw data and the identification parameters
分类号
TM46 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于逆变器多模态输出电压的IGBT微小故障特征提取
朱琴跃
李姚霖
谭喜堂
魏伟
李爱华
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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引证文献
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