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机构地区:[1]集美大学轮机工程学院,厦门361021 [2]北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100083
出 处:《仪器仪表学报》2007年第3期473-478,共6页Chinese Journal of Scientific Instrument
基 金:福建省自然科学基金(E0440005);福建省教育厅科研项目(JAO04230)资助项目
摘 要:针对电动机变频调速系统中逆变器开关元件故障类型多,传统故障诊断方法难以实现故障分离等情况,本文提出了一种基于神经网络的电动机变频调速系统故障诊断方法。通过对逆变器输出信号的谱分析可以获得对故障敏感的故障特征量,将这些故障特征量输入神经网络后,由网络输出层的结点输出可以判断故障类型,从而实现故障分离。研究结果表明,该方法可有效实现开关元件断路、短路故障,为进一步实现逆变器容错驱动奠定了理论基础。Aiming at more switch faults occurred in the inverter and difficulties in isolating the faults using conventional diagnosis technique, this paper investigates the use of neural network for fault diagnosis in inverter-fed motor drive systems. The inverter voltage signal is acquired, and the relative spectral residue is obtained by analyzing the spectral of the inverter signal. All these residues can be viewed as fault features and sent to the network for training. Observing the outputs of the network, the faults can be isolated. The proposed technique can isolate the open-switch and short-switch faults occurred in the inverter. Simulation result shows that the method is effective and the diagnosis is accurate. The study lays a theoretical foundation for fault tolerant drive system.
分 类 号:TM32[电气工程—电机] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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