BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在三相橋式全控整流電路故障診斷中的應(yīng)用

1、2(20 0 No.3基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60674056作者簡(jiǎn)介：朱延楓(1977- ，女，講師，碩士，研究方向?yàn)橹悄芸刂评碚撆c應(yīng)用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在三相橋式全控整流電路故障診斷中的應(yīng)用摘 要：針對(duì)電力電子技術(shù)中三相橋式全控整流電路中晶閘管的故障問題提出了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的方法。借助Matlab 仿真軟件建立了三相橋式全控整流電路的仿真模型。通過仿真試驗(yàn)提取出用于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的學(xué)習(xí)樣本，并確定出用于不同類故障的三層的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。仿真結(jié)果表明了該方法的有效性。關(guān)鍵詞：BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；整流電路；故障診斷；Matlab仿真中圖分類號(hào)：TM711 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

2、 文章編號(hào)：1007-3175(201003-0042-04朱延楓，王巍，佟紹成(遼寧工業(yè)大學(xué) 電氣工程學(xué)院，遼寧 錦州 121001ZHU Yan-feng, WANG-Wei, TONG Shao-cheng（College of Electrical Engineering, Liaoning University of Technology, Jinzhou 2 00 , China）Abstract: This paper proposed a fault diagnosis method based on back propagation (BP neural network fo

3、r thyristors fault ofthree-phase full-bridge controlled rectifier in the power electronic technology. A simulation model of three-phase full-bridge con-trolled rectifier was setup with Matlab software. The learning samples for training BP neural network was obtained by simulating the different fault

4、 types of thyristors in the rectifier, and the three-layer BP neural networks for different fault types were constructed. The simulation results demonstrate that this method is valid.Key words: back propagation neural network; rectifier; fault diagnosis; Matlab simulationApplication of Back Propagat

5、ion Neural Network in Fault Diagnosis ofThree-Phase Full-Bridge Controlled Rectifier0 引言整流電路是電力電子電路中最早出現(xiàn)的一種電路形式，它將交流電變?yōu)橹绷麟?，?yīng)用十分廣泛，電路形式多種多樣，各具特色。在各種整流電路中，應(yīng)用最廣泛的是三相橋式全控整流電路，通常選擇晶閘管作為其整流器件1。但是在電力電子器件中晶閘管屬于易于損壞器件，并且由于在某些電力電子設(shè)備中晶閘管的數(shù)量非常大，因此準(zhǔn)確地確定哪只管子損壞是一項(xiàng)費(fèi)時(shí)、費(fèi)力的工作。因此，針對(duì)如何快速，準(zhǔn)確地確定電力電子設(shè)備中的器件故障問題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了許多有效

6、的研究工作。特別是近些年來隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊控制理論等的發(fā)展，提出了一些新的故障診斷方法。參考文獻(xiàn)2針對(duì)整流電路中所有可能的故障類型，以輸出電壓波形為故障信息，通過建立一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了晶閘管故障的診斷問題。參考文獻(xiàn)3通過對(duì)輸出電壓進(jìn)行傅立葉變換得出直流及各次諧波分量來提取特征信息，再建立一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決晶閘管故障的診斷問題。這些方法有效地推動(dòng)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力電子電路故障診斷中的應(yīng)用。但這些方法建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)。為了減少這些問題，本文在電力電子技術(shù)理論的基礎(chǔ)上對(duì)于每一類故障建立一個(gè)簡(jiǎn)單的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成晶閘管故障的診斷。由于三相橋式全控整流電路是一個(gè)比較復(fù)

7、雜的非線性時(shí)變系統(tǒng)，采用常規(guī)方法對(duì)其建模和分析是很困難的，因此本文采用Matlab仿真軟件，建立三相橋式全控整流電路及其故障的仿真模型。本文完成的工作如下：首先基于Matlab建立三相橋式全控整流電路的仿真模型，完成對(duì)各種故障BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在三相橋式全控整流電路故障診斷中的應(yīng)用3(20 0 No.3的分類，并得出在不同的晶閘管故障情況下的負(fù)載電壓波形，并以此為依據(jù)提取用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的樣本；然后根據(jù)不同故障類型建立相應(yīng)的三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過上面確定的學(xué)習(xí)樣本(輸入樣本和期望的輸出樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，確定出合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；最后用一新的輸入樣本對(duì)已訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真測(cè)試。仿真結(jié)果表明故障診

8、斷結(jié)果的正確性。1 三相橋式全控整流電路故障診斷的仿真1.1 三相橋式全控整流電路構(gòu)成三相橋式全控整流電路的原理框圖如圖1所示3-4。它是由整流變壓器、6路脈沖發(fā)生電路，6只晶閘管構(gòu)成的整流橋路及負(fù)載構(gòu)成的。運(yùn)用Matlab/Simulink和SimPowerSystem(電力系統(tǒng)仿真模塊庫(kù)可以構(gòu)建出三相橋式全控整流電路的仿真模型。在整流電路中負(fù)載采用純電阻負(fù)載，仿真時(shí)采用變步長(zhǎng)方式下的ode15s(stiff/NDF仿真算法。當(dāng)無故障時(shí)負(fù)載電壓U L 波形如圖2所示。從圖中可以看出電壓波形的一個(gè)周期由6段線電壓構(gòu)成。1.2 晶閘管故障仿真分析由于Matlab軟件的強(qiáng)大功能，用于電力系統(tǒng)仿真具

9、有很強(qiáng)的靈活性和方便性。本文利用這種優(yōu)勢(shì)對(duì)晶閘管的不同故障進(jìn)行仿真，根據(jù)負(fù)載兩端的電壓波形可以將故障作如下分類： 觸發(fā)器圖1 三相橋式全控整流電路的原理框圖200U L /Vt /s1501005025000.020.040.060.080.10圖2 無故障時(shí)的負(fù)載電壓第1類故障：上或下半橋的三只管子均損壞，即VT 1、VT3、VT5或VT4、VT6、VT2同時(shí)損壞，輸出波形為一零直線。 第2類故障：一只管子損壞。可以分為如下6種情況：(1VT 1損壞；(2VT2損壞；(3VT3損壞；(4VT4損壞；(5VT5損壞；(6VT6損壞。6種情況下的電壓波形如圖3所示。由于篇幅所限，僅給出VT1損壞

10、時(shí)的電壓波形。從電壓波形中可以看出，當(dāng)整流電路中只有一只管子損壞時(shí)，穩(wěn)定的電壓波形中在每個(gè)周期中出現(xiàn)了4段線電壓，比無故障時(shí)少了2段。但對(duì)于不同的管子，第一個(gè)完整的周期中4段線電壓出現(xiàn)的時(shí)刻是不同的。這些規(guī)律為后面確定用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸入樣本提供了很好的依據(jù)。其他故障情況同理。第3類故障：同一橋臂的2只管子損壞?？梢苑譃槿缦?種情況：(1VT1、VT4損壞；(2VT2、VT5損壞；(3VT3、VT6損壞。3種情況下的電壓波形如圖4所示。由于篇幅所限，僅給出VT1，VT4損壞時(shí)的電壓波形。當(dāng)整流電路中同一橋臂的2只管子損壞時(shí)，穩(wěn)定的電壓波形中在每個(gè)周期中出現(xiàn)了不連續(xù)的2段線電壓，比無故障時(shí)

11、少了4段。但對(duì)于不同的故障情況，第一個(gè)完整的周期中2段線電壓出現(xiàn)的時(shí)刻是不同的。第4類故障：同一半橋的2只管子損壞?？梢苑譃槿缦?種情況：(1VT1、VT3損壞；(2VT2、VT4損壞；(3VT3、VT5損壞；(4VT4、VT6損壞；(5VT1、VT5損壞；(6VT2、VT6損壞。6種情況下的電壓波形如圖5所示。由于篇幅所限，僅給出VT1、VT3損壞時(shí)的圖3 第2類故障時(shí)的負(fù)載電壓200U L /Vt /s1501005025000.020.040.060.080.100-50圖4 第3類故障時(shí)的負(fù)載電壓200U L /Vt /s1501005025000.020.040.060.080.10

12、0-50BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在三相橋式全控整流電路故障診斷中的應(yīng)用(20 0 No.3電壓波形。當(dāng)整流電路中同一橋臂的2只管子損壞時(shí)，穩(wěn)定的電壓波形中在每個(gè)周期中出現(xiàn)了連續(xù)的2段線電壓，比無故障時(shí)也少了4段。但對(duì)于不同的故障情況，第一個(gè)完整的周期中2段線電壓出現(xiàn)的時(shí)刻是不同的。第5類故障：不同半橋交叉的2只管子損壞。可以分為如下6種情況：(1VT1、VT2損壞；(2VT2、VT3損壞；(3VT4、VT5損壞；(4VT5、VT6損壞；(5VT1、VT6損壞；(6VT3、VT4損壞。6種情況下的電壓波形如圖6所示。由于篇幅所限，僅給出VT1、VT2損壞時(shí)的電壓波形。當(dāng)整流電路中不同半橋交叉的2只管子損壞時(shí)

13、，穩(wěn)定的電壓波形中在每個(gè)周期中出現(xiàn)了連續(xù)3段線電壓，比無故障時(shí)少了3段。對(duì)于不同故障情況第一個(gè)完整的周期中3段線電壓出現(xiàn)的時(shí)刻是不同的。2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN 理論是從人類大腦的研究中受到了啟發(fā)發(fā)展起來的5。正是由于與人腦的類似結(jié)構(gòu)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能實(shí)現(xiàn)在系統(tǒng)建模、辨識(shí)、控制等方面的應(yīng)用。在所有ANN中，最常用的是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最具代表性的。因此本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為三相橋式全控整流電路故障診斷的工具。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是由三層構(gòu)成的，即輸入層、隱層和輸出層。對(duì)于具體問題若確定了輸入和輸出變量

14、后，網(wǎng)絡(luò)輸入層和輸出層的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)也就隨之確 圖5 第4類故障時(shí)的負(fù)載電壓200U L /Vt /s150100502500 0.020.040.060.080.100-50圖6 第5類故障時(shí)的負(fù)載電壓200U L /Vt /s1501005025000.020.040.060.080.100-50定了，那么確定一個(gè)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵在于確定隱層的層數(shù)及每一層的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。對(duì)于隱層的層數(shù)可首先考慮只選擇一層，并且從后面的仿真結(jié)果可以看出，對(duì)于本文的故障診斷問題一層隱層足以滿足要求同時(shí)又避免了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性。隱層結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的選擇原則是：在能正確反映輸入輸出關(guān)系的基礎(chǔ)上，盡量選取較少的隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)6。文中

15、，每種故障對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)的隱層結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)將結(jié)合期望誤差及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的迭代步數(shù)選擇一最佳值。從上面對(duì)故障的分析中可以看出第1類故障時(shí)無需有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參與診斷。對(duì)于后面4類故障，依據(jù)電力電子技術(shù)的知識(shí)，從輸出電壓波形中就可以區(qū)分具體是哪類故障，其規(guī)律歸納如表1所示。因此在判斷故障類型時(shí)不需BP網(wǎng)絡(luò)的參與。而對(duì)于某一類故障具體是哪些管子損壞就可以借助一簡(jiǎn)單的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行診斷了。故障診斷中，要想準(zhǔn)確的定位故障管子的位置，故障信息是一關(guān)鍵問題。本文提取電壓波形中的第一個(gè)完整的周期中每一段線電壓中最大值出現(xiàn)的時(shí)刻作為特征信息，即為網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。從前面的分析情況可以確定后4類故障對(duì)應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸

16、入層和輸出層結(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。具體如下：第2類故障：一只管子損壞。可以分為6種情況。此時(shí)若以4段線電壓中最大值出現(xiàn)的時(shí)刻作為特征信息，則用于此類故障診斷的三層BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層結(jié)點(diǎn)數(shù)S 1=4，6種故障情況可借助3位二進(jìn)制數(shù)001、010、011、100、101、110進(jìn)行區(qū)分究竟是哪一只管子損壞，因此輸出層的結(jié)點(diǎn)數(shù)S 3=3。后3類故障的分析情況同理。第3類故障：同一橋臂的2只管子損壞，S 1=3、S 3=2；第4類故障：同一半橋的2只管子損壞，S 1=2、S 3=3；第5類故障：不同半橋交叉的2只管子損壞，S 1=3、S 3=3。3 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練下面以故障2為例來具體說明對(duì)應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)表1 各類故

17、障情況下輸出電壓波形的特征故障類型輸出電壓波形特征第1類故障一條直線第2類故障一個(gè)周期中出現(xiàn)連續(xù)的4段線電壓第3類故障一個(gè)周期中出現(xiàn)不連續(xù)的2段線電壓第4類故障一個(gè)周期中出現(xiàn)連續(xù)的2段線電壓第5類故障一個(gè)周期中出現(xiàn)連續(xù)的3段線電壓BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在三相橋式全控整流電路故障診斷中的應(yīng)用5(20 0 No.3絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定及訓(xùn)練問題。后面3類故障同理。3.1 訓(xùn)練樣本的提取前面已經(jīng)提到對(duì)于第2類故障本文以4段線電壓中最大值出現(xiàn)的時(shí)刻作為特征信息，對(duì)應(yīng)不同的6種情況，通過仿真測(cè)試得到訓(xùn)練樣本如表2所示。3.2 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練在標(biāo)題2中已經(jīng)討論了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立原則，對(duì)于第2，3，4，5類故障，本文共建立了4

18、個(gè)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用以確定對(duì)應(yīng)故障情況下具體是哪些管子損壞。下面仍以第2類故障為例來說明網(wǎng)絡(luò)的隱層結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的確定及訓(xùn)練情況。對(duì)于第2類故障由前面的分析可知網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)如下：S 1=4、S 3=3。在選擇學(xué)習(xí)速率l r =0.05，期望誤差最小值E =0.01的前提下，表3列出了不同隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)時(shí)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)情況。誤差曲線如圖7所示。由表3可以看出，從網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)的迭代步數(shù)(反映網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度考慮，可取隱層結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)S 2=20。同理對(duì)于第3類故障：S 1=3、S 2=20、S 3=2、l r =0.05、E =0.01第4類故障：S 1=2、S 2=18、S 3=3、l r =0

19、.05、E =0.01第5類故障：S 1=3、S 2=18、S 3=3、l r =0.05、E =0.013.3 網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試假設(shè)在某一三相全控橋式整流電路中，輸出電壓波形中的每個(gè)周期中出現(xiàn)了4段線電壓的情況即可知為第(2類故障：一只管子損壞。再?gòu)氖静ㄔO(shè)備中得出第一個(gè)完整的周期中4段線電壓出現(xiàn)的時(shí)刻，如P c =0.12 0.16 0.18 0.20T 作為網(wǎng)絡(luò)的輸入信號(hào)輸入已訓(xùn)練好的用于第2類故障診斷的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則可得出3位輸出信號(hào)T c =0.05 -0.1846 1.0739T ，可按如下原則對(duì)其進(jìn)行歸一化處理：若輸出信號(hào)取某位大于或等于0.5時(shí)為1，小于0.5時(shí)為0。則可得輸出信號(hào)T

20、cc =0 0 1T ，將其與表2中的期望輸出樣本進(jìn)行對(duì)照可知為VT1管子損壞。4 結(jié)語本文采用Matlab/Simulink建立了三相橋式全控整流電路的仿真模型，并通過仿真實(shí)驗(yàn)建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。仿真結(jié)果表明故障診斷結(jié)果的正確性，此方法也適用于其它的電力電子電路的故障診斷。參考文獻(xiàn)1 王兆安，黃俊.電力電子技術(shù)M.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2004.2 鄭連清，王騰，鄒濤.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三相全控橋整流電路故障診斷J.重慶大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2004，27(9：72-75.3 吳小華，史忠科. 三相SPWM 逆變電源故障檢測(cè)與診斷的仿真研究J.系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2004，16(7：

21、1512-1515.4 洪乃剛.電力電子和電力拖動(dòng)控制系統(tǒng)的Matlab仿真M.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2006.5 蔣浩天，Chiang L H.工業(yè)系統(tǒng)的故障檢測(cè)與診斷M.段建民，譯.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2002.6 孫增圻.智能控制理論與技術(shù)M.北京：清華大學(xué)出版社，2004.修稿日期：2010-01-21表2 第2類故障情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入/輸出樣本晶閘管1234210VT 1 0.1170.1500.1830.217001VT 20.1500.1830.2170.250010VT 30.1830.2170.250 0.283011VT 40.2170.2500.2830.31710

22、0VT 50.2500.2830.3170.350101VT 60.0830.1170.1500.18311表3 第2類故障情況下BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練情況序號(hào)隱層的結(jié)點(diǎn)數(shù)初始學(xué)習(xí)率迭代步數(shù)1100.05144112150.05135293200.0598254250.0513844102誤差迭代步數(shù)200010110010-110-210-310340006000800010000圖7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在三相橋式全控整流電路故障診斷中的應(yīng)用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在三相橋式全控整流電路故障診斷中的應(yīng)用作者：朱延楓， 王巍， 佟紹成作者單位：遼寧工業(yè)大學(xué),電氣工程學(xué)院,遼寧,錦州,121001刊

23、名：電工電氣英文刊名：ELECTROTECHNICS ELECTRIC年，卷(期：2010，(3引用次數(shù)：0次參考文獻(xiàn)(6條1. 王兆安,黃俊.電力電子技術(shù)M.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2004.2. 鄭連清,王騰,鄒濤.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三相全控橋整流電路故障診斷J.重慶大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2004,27(9:72-75.3. 吳小華,史忠科.三相SPWM逆變電源故障檢測(cè)與診斷的仿真研究J.系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2004,16(7:1512-1515.4. 洪乃剛.電力電子和電力拖動(dòng)控制系統(tǒng)的Matlab仿真M.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2006.5. 蔣浩天,Chiang L H.工業(yè)系統(tǒng)的故障檢測(cè)與診斷M

24、.段建民,譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2002.6. 孫增圻.智能控制理論與技術(shù)M.北京:清華大學(xué)出版社,2004.相似文獻(xiàn)(10條1.期刊論文 閆淑群. 李敏遠(yuǎn). YAN Shu-qun. LI Min-yuan 基于模式識(shí)別的復(fù)雜二十四脈波可控整流電路故障診斷方法 -電氣傳動(dòng)自動(dòng)化2007,29(3對(duì)帶有多個(gè)平衡電抗器的復(fù)雜二十四脈波可控整流電路在各種故障情況下的整流電壓波形進(jìn)行了詳細(xì)分析和歸類,定義"偽面積向量"以建立故障特征向量,然后根據(jù)故障特征向量的個(gè)數(shù)M進(jìn)行分類,確定使用多個(gè)并聯(lián)子網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè),再利用BP子網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出故障類.最后根據(jù)三值邏輯編碼中首次出現(xiàn)異常信息的

25、位置診斷出故障類中的具體故障元.提出一種基于模式識(shí)別的故障診斷方法,并總結(jié)了本方法的特點(diǎn).仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠快速、準(zhǔn)確地同時(shí)診斷出各種故障.2.期刊論文 鄭連清. 王騰. 鄒濤 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三相全控橋整流電路故障診斷 -重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版2004,27(9電力電子電路的診斷具有相當(dāng)?shù)膹?fù)雜性,主要原因之一是由于功率器件的損壞造成主電路結(jié)構(gòu)的改變.而晶閘管是整流裝置中最容易損壞的器件,因此,晶閘管的故障診斷成為電力電子電路故障診斷的首要重點(diǎn).提出一種用前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來診斷三相全控橋整流電路晶閘管故障的方法.對(duì)電路發(fā)生故障時(shí)輸出的波形進(jìn)行分析,用故障波形的采樣數(shù)據(jù)制作的樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

26、進(jìn)行訓(xùn)練,將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷.仿真和實(shí)驗(yàn)表明該方法是有效的.3.學(xué)位論文 閆淑群 二十四脈波可控整流電路故障在線診斷 2007電力電子電路在線故障診斷是一個(gè)具有重要意義的課題,它是適應(yīng)工程實(shí)際需要而形成的一門交叉性的綜合學(xué)科.多脈波可控整流電路廣泛應(yīng)用于城市地鐵、軌道交通的牽引等電氣傳動(dòng)行業(yè),也是許多工業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵設(shè)備.目前,國(guó)外及國(guó)內(nèi)部分學(xué)者對(duì)六脈波,十二脈波整流電路進(jìn)行了大量的研究,也取得了顯著的成果,但對(duì)于紋波系數(shù)更小的多脈波整流電路的研究較少.因此,本文對(duì)二十四脈波整流電路故障診斷進(jìn)行了理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)研究.文中首先對(duì)故障診斷的發(fā)展概況、診斷目的和意義進(jìn)行了介紹,分析了

27、大功率電力電子裝置故障診斷的研究現(xiàn)狀及特點(diǎn),接著制定了本課題研究方案.內(nèi)容主要包括理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)兩個(gè)方面.在理論分析方面,本文分別對(duì)兩種不同電路拓?fù)涞?4脈波可控整流電路在正常運(yùn)行及故障狀態(tài)下的整流電壓波形進(jìn)行了詳細(xì)分析和研究,按照電壓波形對(duì)故障狀態(tài)進(jìn)行了總結(jié)和歸類,并分別采用了不同的診斷方法.對(duì)于不帶平衡電抗器的二十四脈波可控整流電路,利用二值邏輯符號(hào)建立相應(yīng)的24維故障特征向量,根據(jù)診斷對(duì)象輸出波形的特殊性,提出了一種該電路故障診斷定位的新思路,實(shí)現(xiàn)了從故障特征向量到定位向量的直接變換,首次成功地解決了這種電路的故障在線診斷問題,并利用Matlab軟件進(jìn)行了仿真.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此方

28、法能快速準(zhǔn)確地診斷出不帶平衡電抗器的二十四脈波可控整流電路的各種故障.對(duì)于帶三個(gè)平衡電抗器的二十四脈波可控整流電路,先對(duì)可控整流電路的輸出電壓波形采樣,再作信號(hào)預(yù)處理,然后根據(jù)故障特征向量的維數(shù)M進(jìn)行分類,確定使用多個(gè)并聯(lián)子網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè),利用BP子網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出故障類.最后根據(jù)三值邏輯編碼中第一處出現(xiàn)異常信息的位置診斷出故障類中的具體故障元.提出的診斷算法首次成功地解決了此類復(fù)雜整流電路的故障在線診斷問題,并且利用Matlab軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明此方法能夠快速準(zhǔn)確地同時(shí)診斷出帶三個(gè)平衡電抗器的二十四脈波可控整流電路的各種故障.以上兩種不同電路拓?fù)涞?4脈波可控整流電路的仿真結(jié)果證明,這兩種在

29、線診斷方法可行,且診斷效果正確、快速、及時(shí),為其工業(yè)化應(yīng)用打下良好的技術(shù)基礎(chǔ).此外,還利用小波變換對(duì)二十四脈波可控整流電路故障診斷方法進(jìn)行了研究.利用小波變換模極大值的信號(hào)奇異性診斷出故障類中的具體故障元,由仿真結(jié)果可知使用此方法可以診斷小類.4.期刊論文 趙麗. 申群太. 張笑欽. Zhao Li. Shen Quntai. Zhang Xiaoqin 基于改進(jìn)粒子群算法的整流電路智能故障診斷 -計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制2008,16(5針對(duì)基本粒子群算法(PSO收斂精度低、易陷入局部極小值的缺點(diǎn),對(duì)該算法進(jìn)行改進(jìn),采用自適應(yīng)調(diào)整慣性權(quán)重的策略,并且引入擾動(dòng)因子,平衡集中強(qiáng)化搜索和分散多樣化的搜索過

30、程;用改進(jìn)的PSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,并應(yīng)用于整流電路的故障診斷;仿真研究結(jié)果表明,該方法與其它方法相比,收斂速度快,診斷精度高,在整流電路故障診斷中具有良好的故障識(shí)別率,便于電路故障自動(dòng)診斷系統(tǒng)的建立.5.學(xué)位論文 段宏波 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中頻電源平衡控制器的研究 2005大功率可控整流電路在運(yùn)行中會(huì)對(duì)電網(wǎng)造成嚴(yán)重的諧波污染問題,目前解決這一問題的主要方法是將單路三相整流供電改為Y、雙路并聯(lián)整流形式。然而,并聯(lián)供電的關(guān)鍵則是要保證兩路輸出功率的絕對(duì)平衡,否則由于回路間過大的環(huán)流損耗會(huì)導(dǎo)致整流元件的損壞。為此有必要研究一種高精度的功率平衡控制器,以確保這一方法的可靠實(shí)施。本文結(jié)

31、合大功率可控整流電路在中頻透熱電源中的應(yīng)用實(shí)例,詳細(xì)地描述了功率平衡控制器的研究與設(shè)計(jì)過程。首先論文從中頻變頻電源入手,著重分析了裝置的組成形式及控制方法,主要闡明了作為中頻變頻電源的兩大部分整流電路與逆變電路之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系及控制要點(diǎn)?；谝陨戏治?構(gòu)建了中頻電源平衡控制器的數(shù)學(xué)模型及電路結(jié)構(gòu)。主要控制思想是:在保證感應(yīng)透熱中頻電源輸出穩(wěn)定的前提下,以設(shè)備給定量閉環(huán)調(diào)節(jié)輸出為基準(zhǔn),加入兩路供電不平衡的偏差作為擾動(dòng)信號(hào),最終以調(diào)節(jié)Y、兩路整流觸發(fā)電路移相控制角的形式,實(shí)現(xiàn)對(duì)兩套整流設(shè)備的統(tǒng)一控制。在平衡調(diào)節(jié)器控制算法設(shè)計(jì)中,文中通過大量的理論分析,提出了一種適用于非線性、慣性系統(tǒng)的基于BP神經(jīng)網(wǎng)

32、絡(luò)控制方法。6.期刊論文 涂娟. 張選利. 劉慶珍. Tu Juan. Zhang Xianli. Liu Qingzhen 整流電路智能故障診斷的一種新方法 -福建工程學(xué)院學(xué)報(bào)2006,4(4介紹了一種采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電力電子故障進(jìn)行診斷方法.以三相整流電路為例,說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采樣樣本的選取,以及輸出與故障元之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了智能故障診斷.仿真結(jié)果證明該方法是有效可行的.7.學(xué)位論文 鄒濤 三相橋式整流電路主回路故障智能診斷方法的研究 2005隨著電力電子技術(shù)的高速發(fā)展，新的電力電子器件的不斷涌現(xiàn)，電力電子技術(shù)的應(yīng)用日益深入到工業(yè)生產(chǎn)和社會(huì)生活的各個(gè)方面。電力電子設(shè)備的廣泛應(yīng)用使得對(duì)設(shè)

33、備的可維護(hù)性要求越來越突出。高電壓、大電流的電力電子裝置，主回路中的功率器件較多，發(fā)生故障時(shí)用常規(guī)的檢測(cè)方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，針對(duì)故障本身的特點(diǎn)，人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、小波分析等新興的學(xué)科已成功應(yīng)用于電力電子設(shè)備的故障診斷。智能化的故障自動(dòng)診斷方法，有利于快速分析確定故障的部位和性質(zhì)，縮短電力電子電路的運(yùn)行停機(jī)時(shí)間，提高效率，減少損失。本文以電力電子電路故障時(shí)輸出電壓波形作為故障信息，利用小波分析的方法提取故障特征，形成特征向量，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，實(shí)現(xiàn)故障診斷。主要工作和結(jié)論如下： (1 以三相SCR整流器開路故障為例，進(jìn)行電力電子主回路的故障情況分析，在仿真分析故障波形時(shí)考慮了盡可能多的故

34、障類型，以盡可能符合實(shí)際工作情況；對(duì)故障波形進(jìn)行分析，獲得能夠進(jìn)行故障分類的情況，作為小波故障特征提取的故障信息。故障情況分析表明：a 可分類的故障類型主要包括兩大類，一類是一個(gè)橋臂上的晶閘管故障，一類是兩個(gè)橋臂上的晶閘管同時(shí)故障。B 在一定的導(dǎo)通角下，同一類型的故障，在不同的故障元情況下，故障電壓波形只是在時(shí)間軸上平移，而波形形狀不變； c 故障電壓波形隨導(dǎo)通角變化而改變，會(huì)給故障特征的提取帶來麻煩。因此，在進(jìn)行故障診斷時(shí)就應(yīng)該盡量減少導(dǎo)通角變化的影響。 (2 故障信息獲得以后，進(jìn)行小波多尺度分析，取其中四個(gè)頻帶內(nèi)的小波系數(shù)值的能量形成特征向量。 A 小波分析在信號(hào)的特征提取方面具有傳統(tǒng)Fo

35、urier分析無可比擬的優(yōu)越性，小波分析在時(shí)頻域都具有表征信號(hào)局部特征的能力, 能夠聚焦到信號(hào)的細(xì)節(jié)。Fourier分析無法對(duì) 故障發(fā)生時(shí)刻進(jìn)行準(zhǔn)確的“定位”，在故障診斷的“定位”中不適用。而利用小波系數(shù)的模極大值可以對(duì)故障進(jìn)行“定位”分析。 B 多尺度小波分析將信號(hào)劃分成不同的頻帶，且各頻帶互不相交。在確定的小波母函數(shù)和采樣頻率下，每個(gè)頻帶范圍由相應(yīng)的尺度決定。 C 采用能量分析技術(shù)處理各頻帶的小波系數(shù)，形成故障特征向量，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。 (3 利用故障特征向量對(duì)設(shè)計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過程和結(jié)果表明輸入數(shù)據(jù)少、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練快，故障診斷準(zhǔn)確。 8.會(huì)議論文 馬皓.徐行鴻.卞敬明 應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷電力電子電路的故障 1999 該文提出采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和頻譜