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1、专题研究文章编号:1001-9944(2008)05-0001-04整流电路智能故障诊断系统张作良,唐朝晖,胡志坤,桂卫华(中南大学信息科学与工程学院,长沙410083)摘要:以三相桥式全控整流电路为研究对象,对其各种故障模式进行分析和归类,提出采用小波分析和神经网络诊断电力电子装置故障的方法,建立神经网络的输出和故障元之间的对应关系,设计了基于DSP的三相桥式整流电路的在线故障诊断系统。测试结果表明,该系统具有良好的故障诊断效果,具有一定的实用价值。关键词:整流电路;小波分析;神经网络;数字信号处理;故障诊断中图分类号:TM464
2、文献标志码:BIntelligentFaultDiagnosisSystemofRectifierCircuitsZHANGZuo-liang,TANGZhao-hui,HUZhi-kun,GUIWei-hua(CollegeofInformationScienceandEngineering,CentralSouthUniversity,Changsha410083,China)Abstract:Thispaperanalyzesandclassifiesthedifferentfaultmodesinthethree-phase
3、full-controlbridgeRectification,presentsthediagnosismethodbasedonwavelettransformandneuralnetworktheory,establishestheneuralBPnetworkwhichiscorrespondedfortheoutputofnetwork,anddesignsanon-linefaultdiagnosissystembasedonDSP.Thetestresultprovesthesystemobtainedbettereff
4、ectaboutthefaultdiagnosisandthemethodiscorrectandfeasible.Keywords:rectification;waveletanalysis;neuralnetwork;digitalsignalprocessing(DSP);faultdiagnosis电力电子电路具有严重的非线性,其元件过载诊断系统存在知识获取“瓶颈”问题、难以维护、应用能力小,易损坏。由于电力电子电路故障和模拟电路面窄及诊断能力弱等缺点。近年来兴起的人工神经故障不同,从发生到停电的时间极短,运行人员很难网络故
5、障诊断方法能很好地克服这些缺点。文献[2]在极短的时间里判断出故障元件或位置,即使是经提出了基于BP神经网络与频谱分析的故障诊断方验丰富的人员也可能会受到外界因素影响而误诊。法,对三相逆变电路晶闸管开路故障进行诊断,取得因此,对电力电子电路实现在线实时监测和故障诊了很好的诊断效果。文献[3]采用粗糙集-神经网络断就显得很有必要。对整流电路进行故障诊断,在确保诊断精度的前提近年来国内外许多学者已进行了很多有效的工下,简化网络结构,提高了诊断速度。本文将小波分作。文献[1]介绍了UPS故障诊断专家系统,但专家析和神经网络应用到三相桥式全
6、控整流电路中,用收稿日期:2007-09-03;修订日期:2008-02-21基金项目:湖南省自然科学基金项目(06FD007);博士后科学基金(20060400885)作者简介:张作良(1983-),男,硕士研究生,研究方向为大型电力电子故障诊断;唐朝晖(1965-),男,博士,教授,研究方向为故障诊断、神经网络、过程控制。自动化与仪表2008(5)1专题研究小波分析能量法提取能量值,运用误差反向传播(BP)算法,以DSP为核心,研制出一种新型的整流电路智能故障实时诊断系统。1BP神经网络模型如图1所示为三相全控桥式整流主电路图。
7、设定控制触发角为0°~90°。整流主回路故障情况比较复杂,由于是多相位、多器件(器件串联或并联)的非线性系统,其故障组合数目众多,只能在抓住主要问题的情况下进行合理简化才能得到比较满意的效BP神经网络学习算法的原则是通过不断地修果。因此本文考虑实际系统运行出现故障的情况,假改网络参数即权值和阈值,使网络输出与期望值之定最多有两只晶闸管同时发生故障,共有22种故间的误差趋于极小或达到期望的范围。为了加速误障。其故障编码如表1所示。差信号的收敛程度,权值和阈值应沿误差梯度下降[5]方向修改。1.2神经网络结构及参数的确定理论上,第一层具
8、有Sigmoid作用函数、第二层具有线性作用函数的网络,经过训练可对大多数函数达到任意精度的逼近。因此该系统采用两层神经网络结构。第一层作用函数采用Sigmoid函数,第二层选用正线性函数。图1三相全控桥式整流电路为了确定网络隐含层节
