電力電子電路智能故障診斷方法研究.pdf

1、隨著電力電子技術的快速發(fā)展及其高性能器件的出現(xiàn)，目前電力電子電路已廣泛應用于電氣工程領域的工業(yè)生產(chǎn)與國防軍事中，如高壓直流輸電、高性能電源等都涉及到電力電子電路。而這些設備中的電力電子電路是故障高發(fā)區(qū)，一旦電力電子電路發(fā)生故障，將威脅到整個設備甚至造成人身安全。因此實現(xiàn)智能、快速、準確診斷電力電子電路裝置的故障具有重要意義，而對其相關理論和方法研究是實現(xiàn)智能故障診斷的前提。
　　目前在電力電子電路故障診斷中通常用到的方法有：故障字

2、典、故障樹、譜分析、直接檢測開關器件兩端電壓等方法，但這些方法各有一些不足。如故障樹法雖然直觀、通用，然而建樹工作量大，在實際應用中受到很大限制。近些年，神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等方法被廣泛應用在各種裝置的故障診斷中，重要的一個原因是他們無需建立模型、強大的自學習及并行計算的能力，但它們也存在訓練中不易找到最佳分類參數(shù)的缺點。
　　文中針對現(xiàn)有電力電子故障診斷算法中存在的一些不足，對現(xiàn)有的診斷方法進行優(yōu)化，提出快捷、精度高的智能故障診

3、斷方法，以提高故障診斷率。在神經(jīng)網(wǎng)絡及支持向量機等傳統(tǒng)模式識別方法基礎上，與其它群智能優(yōu)化方法相結合提出基于群智能的電力電子電路智能故障診斷方法并用仿真實例驗證方法的可行性與科學性。
　　首先選取了電力電子電路中的典型電路——雙橋12相脈波整流電路，對其進行建模，并對各種故障進行仿真，提取到故障波形。然后運用主元分析信息處理方法對提取到的信息進行壓縮降維，得到適用于進行故障診斷的輸入信息。
　　提出一種基于移民算子與遷徙算子

4、的多種群遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡的電力電子故障診斷方法。該方法把傳統(tǒng)遺傳算法使用的單個種群尋優(yōu)變?yōu)槎鄠€種群同時協(xié)同尋優(yōu)，并引入移民算子與遷徙算子在各個種群之間進行信息交流，算法在實現(xiàn)過程中極大程度上避免了“早熟”問題。接著運用多種群遺傳算法優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡建立故障模式識別器，用來診斷12相脈波整流電路的各種故障類型。最終結果表明，采用此方法能夠準確識別各故障類型，而且具備抗噪性好，診斷精確度高的特點。
　　提出一種基于雙視野自適應人工