计及变分模态分解和DBN的风电变流器开路故障诊断

摘要：

为了提高对永磁同步风力发电机GSC开路故障的诊断准确率,提出一种对永磁同步风力发电机网侧变流器(GSC)单一和双开路故障进行诊断的新方法.首先,对永磁同步风力发电机GSC的22种开路故障状态(包含1种正常状态)下的三相电流波形进行采样,并作为原始信号数据;之后利用变分模态分解(VMD)将原始信号数据进行分解,并将得到的各层模态系数进行故障趋势特征分析,得到故障特征向量;最后,将特征向量输入深度置信网络(DBN)进行训练和决策,得到分类结果.实验结果表明,所提方法可以对网侧功率变流器的单一和双开路故障进行诊断,且准确率高于其他对比方法.

关键词：故障诊断、风力发电机、变分模态分解、深度置信网络、功率变流器、开路故障诊断

所属期刊栏目：44

分类号：TN710-34;TM464(基本电子电路)

资助基金：河北省教育厅科技项目;河北省自然科学基金重点项目;河北省教育厅科学技术研究项目资助

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：134-139