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基于FFT和神经网络的APF故障诊断方法
  • ISSN号:1001-4551
  • 期刊名称:《机电工程》
  • 时间:0
  • 分类:TM727[电气工程—电力系统及自动化] TN713[电子电信—电路与系统]
  • 作者机构:[1]上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61205076);国家科技部政府间科技合作资助项目(2009014)
中文摘要:

针对有源电力滤波器APF(active power filter)逆变器中IGBT易发生故障的问题,对APF中IGBT开路故障的仿真、故障分类、特征提取、故障诊断等方面进行了研究.对IGBT开路故障与故障特征进行了分析,提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)和神经网络的APF故障诊断方法,用FFT提取的故障特征向量来训练神经网络,并将训练好的神经网络诊断系统对IGBT开路故障进行了测试.实验结果表明,该诊断方法能用于APF运行状态监测,并可快速有效地识别IGBT故障位置.

英文摘要:

Aiming at the easily damaged characteristic of IGBT in the inverter, simulation, fault classification, feature extraction and fault diagnosis of IGBT open circuit fault in active power filter(APF) were researched. After the analysis of IGBT open circuit fault and fault fea- ture, a method was presented to diagnose the fault of APF based on fast fourier transform (FFT) and neural network, the BP network was trained with fault feature vector, and the well-trained neural network was tested by IGBT open circuit fault. The experimental results indicate that the diagnosis method can monitor the condition of APF and effectively identify the fault location of IGBT.

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期刊信息
  • 《机电工程》
  • 中国科技核心期刊
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  • 主办单位:浙江大学 浙江省机电集团有限公司
  • 主编:赵群
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  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4551
  • 国内统一刊号:ISSN:33-1088/TM
  • 邮发代号:32-68
  • 获奖情况:
  • 《机电工程》杂志是《中文核心期刊要目总览》1997...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:12715