基于ICEEMDAN-FE和支持向量机的三电平逆变器的故障诊断技术

摘要：

为了提高三电平逆变器复杂开路故障诊断的准确率,提出了一种应用"改进自适应噪声完备集合经验模态分解-模糊熵(ICEEMDAN-FE)"和"支持向量机(SVM)"结合的三电平逆变器故障诊断方法.首先,检测信号选取三相负载电压,为降低特征向量的维数,对三相负载电压进行Concordia变换,转换为α-β相电压;然后,通过ICEEMDAN算法提取α-β相电压的特征,得到不同尺度的内禀模态函数(IMF),再利用主成分分析(PCA)降维剔除IMF虚假分量;最后,计算优选的IMF的模糊熵均值作为特征向量,输入到多分类SVM中进行训练分类,进而实现对二极管中点箝位型(NPC)三电平逆变器的故障诊断.仿真试验结果表明,该方法能够有效识别多种开路故障模式,具有抗噪性能强,诊断速度快,诊断精度高等优点.

关键词：三电平逆变器、ICEEMDAN-FE、主成分分析、支持向量机、特征提取、故障诊断、仿真

分类号：TM464(变压器、变流器及电抗器)

在线出版日期：2023-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：97-103