电力电子电路故障诊断技术研究

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1、中图分类号：TG115.28论文编号：102870315-S018学科分类号：080402硕士学位论文电力电子电路故障诊断技术研究研究生姓名李猛学科、专业测试计量技术及仪器研究方向计算机测控系统指导教师王友仁教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一五年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchonFaultDiagnosisTechnologyforPowerElectr

2、onicCircuitsAThesisinMeasuringandTestingTechnologiesandInstrumentsbyLiMengAdvisedbyProf.WangYourenSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2015承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，

3、也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要随着全电飞机概念的提出，航空电源系统变得日益重要，而电力电子装置通常作为航空电源系统的电源或电机驱动器，能够为整个系统提供电能。开展电力电子电路故障诊断技术研究，对于提高航空电源系统可靠性，促进机载设备自动测试技术发展具有重要意义。本文研究电力电子电

4、路故障诊断技术，主要研究工作如下：(1)研究了电力电子电路故障诊断方法，包括BP神经网络法和支持向量机法。基于BP神经网络，设计了两种模型：单输出BP神经网络模型和多输出BP神经网络模型。针对BP神经网络易陷入局部极小值的缺陷，提出了采用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化的改进方法；基于支持向量机，分析了两种算法：一对多算法和一对一算法。(2)以闭环控制的DC-DC变换电路为例，开展了电力电子电路故障诊断仿真实验研究。建立了元器件等效模型和电路中最易发生的硬、软故障模式。在不同工作状况下，仿真研究了基于BP神经网络的分

5、类器和基于支持向量机的分类器对DC-DC变换电路故障诊断的性能，并总结各分类器的优缺点和适用场合。(3)搭建了DC-DC变换电路的实验测试平台，在不同工作状况下，注入仿真实验中的故障，采用基于BP神经网络的分类器和基于支持向量机的分类器对实测数据进行诊断，并对各分类器的诊断性能进行比较总结。关键词：电力电子电路，故障诊断，BP神经网络，思维进化算法，支持向量机I电力电子电路故障诊断技术研究ABSTRACTWiththeproposaloftheconceptofall-electric-aircraft,theaviationpowe

6、rsystembecomesincreasinglyimportant.Actedaspowersupplyormotordriver,thepowerelectroniccircuitisabletoprovidepowerfortheaviationpowersystems.Inordertoimprovethereliabilityofaviationpowersystemandfacilitatethedevelopmentofairborneequipmentautomatictesttechnology,theresear

7、chofpowerelectroniccircuitfaultdiagnosisisofgreatsignificance.Inthispaper,thepowerelectroniccircuitfaultdiagnosistechnologyisstudied,themainresearchcontentcontainstheseaspects:(1)Powerelectroniccircuitfaultdiagnosisalgorithmsarestudied,whichcontainBPNNandSVM.Singleoutpu

8、tandmultipleoutputBPNNmodelsaredesignedinthefaultdiagnosismethods,respectively.InviewofthedefectthatBPNNiseasy