为选择二极管箝位型三电平逆变器为研究对象,针对其开路故障问题,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和决策树相关向量机(Decision Tree Relevance Vector Machine, DTRVM)的三电平逆变器故障诊断方法。首先分析逆变电路的运行情况并定义故障标签,并以逆变器的桥臂电压为测量信号。然后利用EMD提取"能量和能量熵"形式的特征向量,再利用粒子群聚类算法构造决策树结构,通过训练树结构中的RVM分类模型,最终实现三电平逆变器的故障诊断。与其他方法相比,该方法具有设置参数少、结构高效、诊断速度快且精度高等优点。
类型: 期刊论文
作者: 陶洪峰,周超超,杨慧中
关键词: 逆变器,三电平,故障诊断,决策树相关向量机,经验模态分解
来源: 控制工程 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室
基金: 国家自然科学基金(61773181,61203092),中央高校基本科研务费专项资金(JUSRP51733B),江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015019-21)资助
分类号: TM464;TP181
DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.170687
页码: 2291-2298
总页数: 8
文件大小: 2583K
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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/40e5f8f52291e785bd14eb37.html