基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的整流電路的故障診斷

1、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的整流電路的故障診斷摘 要：新型電力電子產(chǎn)品的不斷呈現(xiàn)以及對系統(tǒng)各類品質要求的日益增加，使得電力電子電路的在線故障診斷必然成為一個急需解決的問題。針對這一問題，采用Matlab仿真軟件建立仿真模型，獲取輸出電壓ud，并用傅里葉分析法提取出直流分量、基波幅值、二次諧波以及三次諧波幅值。將其歸一化后輸入到BP網(wǎng)絡中，獲取具有編碼特征的6個數(shù)字，從而確定故障部位及故障點。應用上述方法，以三相橋式整流電路為例進展了仿真實驗，其測試誤差可到達10-4。通過實驗驗證說明：該方法與其他診斷方法相比具有診斷率高、可靠性強、適用范圍廣等優(yōu)點。關鍵詞：電力電子電路；故障診斷；神經(jīng)網(wǎng)絡DOI：10.

2、15938/j.jhust.2021.02.007中圖分類號： TP183；TN707文獻標志碼： A文章編號： 1007-2683202102-0035-05Abstract：Due to the new power electronic products improving and many qualities are growing， making the online fault diagnosis of power electronic circuit becomes more important. In this paper， simulation model is establi

3、shed by using MATLAB to obtain output voltage. Then we use the Fourier analysis method to extract the DC component， the amplitude， the second harmonic and harmonic amplitude three times. After these values are normalized， we set them into the BP network to receive six numbers in order to determine f

4、ault location and fault point. Taking three phase bridge rectifier circuit as an example with this method， the test error value is less than 10-4.The experiment result shows that this method has merit of higher diagnostic rate，higher reliability and widely application.Keywords：power electronic circu

5、it； fault diagnosis； the neural network0 前 言隨著電力電子技術的迅速開展，電力電子電路的故障診斷方法也應運而生。以前采用傳統(tǒng)的故障診斷方法，一是等設備壞了再進展維修，二是定期檢修設備。由于這兩種方法在一定程度上均會造成經(jīng)濟損失，甚至有人身傷亡的出現(xiàn)。故必然會有新的診斷方法出現(xiàn)1-3。而其中，小波變換4具有良好的時域局部性，由于噪聲的存在使得誤報率過高；而用支持向量機5-6的故障診斷方法僅在小樣本的情況下具有很好的適用性，當樣本過多時正確率有所下降；ARMA譜分析法7-9具有高診斷率、高可靠性的優(yōu)點，但大多數(shù)的分析方法的討論與應用還集中于時域中。本文利用

6、神經(jīng)網(wǎng)絡將電力電子電路的故障信息進展處理分類，以到達能快速準確的發(fā)現(xiàn)故障并進展處理。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡原理，研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電力電子電路故障的提取方法，將這種方法應用于三相整流電路的斷路故障診斷中。這種方法簡單、直觀，診斷準確率較高。此外，該方法具有很好的適用性，可以用于其他的電力電子電路的故障診斷中。1 整流電路的故障形式及分析1.1 故障形式現(xiàn)以三相橋式電路為例進展故障診斷分析。在任意時刻，都有兩只晶閘管同時導通，構成電流回路。其中每隔/3換相一次，而換相過程總是在共陰極和共陽極組間輪流進展，晶閘管的導通順序是VT1-VT2-VT3-VT4-VT5-VT6。整流橋輸出端電壓ud是一個非常重要

7、的測試點，可以反映電路的工作情況。此外，電流電壓測試比較容易。因此，本文將ud作為主要的分析處理對象。電力電子電路的實際運行說明：大多數(shù)故障表現(xiàn)為晶閘管損壞，其中以晶閘管的開路和短路最為常見。分析前先假設：1以晶閘管開路故障為例分析，包括晶閘管開路，串接熔斷器熔斷、觸發(fā)脈沖喪失等故障，以下簡稱晶閘管故障；2最多同時有二個晶閘管發(fā)生故障，也可能一路晶閘管故障或正常運行10-11。依此可分為5大類，22小類。詳細分類情況如下：經(jīng)分析可知：晶閘管的故障類型的分類有5大類，每個大類別中最多包含6個小類型。故用六位編碼的方式就可以包含全部的故障類型12-13。其中，前三位數(shù)字的編碼用來表示故障的大類別，

8、后三位數(shù)字用來表示大類別中的小類型。故輸出位的6位數(shù)字0和1，每3位一組，按照二進制數(shù)的規(guī)那么代表15大類，16小類，如010001為第2大類中的第1小類。1.2 故障分析對圖1的三相橋式可控整流電路進展仿真，仿真圖如圖2。通過仿真，得到了局部故障電壓ud=0o，阻感性載的波形。圖3所示為典型的5種故障，其特征是：當觸發(fā)角一樣時，同一故障集中的不同故障只是ud波形在時間軸上的平移。不過，當觸發(fā)角變化時，波形形狀也會相應變化。 對ud信號的各次諧波進展分析可知，ud信號的前三次諧波根本包含了能進展故障識別的各種信息。選用ud的直流分量0，基波幅值A1，二次諧波幅值A2，三次諧波幅值A3作為特征信

9、號，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層。為減少數(shù)據(jù)的計算量，一般將特征信號數(shù)據(jù)進展歸一化處理，即樣本數(shù)據(jù)采用標幺值。選取哪些學習樣本來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，將直接影響故障診斷才能和網(wǎng)絡的泛化才能。故數(shù)據(jù)選取的要合理，太少診斷正確率不高，而太多可能導致不收斂。2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷2.1 故障診斷BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種按誤差反方向傳播算法訓練的多層前饋網(wǎng)絡，是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一14-15。BP網(wǎng)絡能學習和保存大量的輸入-輸出形式的映射關系，而無需事前提醒描繪這種映射關系的數(shù)學方程16-18。BP神經(jīng)網(wǎng)絡與其他神經(jīng)網(wǎng)絡最大的區(qū)別在于含有隱含層。而有多個隱含層的網(wǎng)j來說，其激活函數(shù)功能是具有二次性質的組

10、合函數(shù)19-20。由于這種模型很平穩(wěn)，故比線性劃分更準確，魯棒性也更好。再者由于激活函數(shù)是連續(xù)可微的，可用梯度法進展嚴格計算其重量修正分析公式，并用反向傳播方法進展校驗21-22。在進展神經(jīng)網(wǎng)絡訓練之前，需要確定神經(jīng)網(wǎng)絡構造。在這里，選用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡構造，層數(shù)為3層。其中故障類型編碼位數(shù)決定了輸出層節(jié)點數(shù)，即輸出節(jié)點數(shù)為6，而隱層節(jié)點數(shù)沒有固定的規(guī)律可循，只能通過不斷嘗試進展修正。在選取隱層節(jié)點為15時較為理想。這里選用=0和=30時的全部故障類型作為訓練樣本，如表1，其中用前36組數(shù)據(jù)進展訓練，用后8組數(shù)據(jù)進展測試，訓練誤差圖如圖4。2.2故障驗證在故障驗證階段，首先選取表1中最后8組的數(shù)

11、據(jù)作為輸入，進展實驗驗證，其選取數(shù)據(jù)如表2所示。然后，將表2中的8組數(shù)據(jù)送入訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡中，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡得到實際輸出結果如表3。最后，將表3的實際輸出結果與表1中后8組的6位期望輸出進展比對，可得到其真實的輸出結果與期望輸出結果根本吻合。3 結 語本文提出了用神經(jīng)網(wǎng)絡方法對電力電子電路進展故障診斷，與其他診斷方法相比具有診斷率高、可靠性強、適用范圍廣等優(yōu)點。此外，實驗結果說明：該診斷方法是有效的。可推廣到逆變等電力電子電路中。參 考 文 獻：1劉慶珍.基于粗糙集理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的電力電子電路故障診斷的研究D.福州：福州大學，2004：6-46.2胡志忠，盛艷燕.電力電子電路故障診斷與預測

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