基于小波包能量谱和ELM的光伏逆变器多故障在线诊断

摘要：

以三电平光伏逆变器为研究对象,提出一种多故障模式快速诊断新方法.首先,利用小波包分解提取出三电平逆变器的桥臂电压和上、下管电压信号的能量谱特征向量,并利用主成分分析降维后获取故障特征向量;然后,基于极端学习机诊断模型分离出单器件及多器件开路等多种故障模式.实验结果表明,相比于传统BP神经网络、最小二乘支持向量机故障诊断方法,该方法检测信号易获取,抗干扰性强,诊断速度快、精度高,减小了诊断成本和复杂性,适用于在线诊断.

关键词：极端学习机、小波包分解、光伏逆变器、故障诊断、特征提取

所属期刊栏目：36

分类号：TP181;TH89(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61371041;江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目与中央高校基本科研业务费专项资金CXLX11_0183;国家自然科学基金61401215;航空科学基金2013ZD52055;国家商用飞机制造工程技术研究中心创新基金SAMC14-JS-15-051

在线出版日期：2015-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2145-2152