【摘 要】
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针对二极管钳位式三电平逆变器的开路故障,为了准确、可靠地定位出发生故障的功率管,建立了基于杂交粒子群算法优化BP神经网络的故障诊断模型。分析了单管故障与双管故障输出
【机 构】
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河南理工大学电气工程及其自动化学院
【基金项目】
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国家重点研发计划专项资助(2016YFC0600906).
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针对二极管钳位式三电平逆变器的开路故障,为了准确、可靠地定位出发生故障的功率管,建立了基于杂交粒子群算法优化BP神经网络的故障诊断模型。分析了单管故障与双管故障输出电流信号的特点,将NPC三电平逆变器所有的故障进行编码,以傅里叶变换提取三相输出电流的直流分量、基波幅值、基波相位以及二次谐波相位作为故障特征向量建立神经网络,并用杂交粒子群算法将其优化。仿真结果表明,该模型能够准确诊断NPC三电平逆变器单管故障与双管故障,并且杂交粒子群算法优化能力优于基本粒子群算法。
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