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时间:2018-03-19
《基于小波变换及bp网络的变频器故障诊断》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、哈尔滨工业大学本科毕业设计(论文)摘要三相交流变频驱动系统以其优良的调速性能,良好的节能效果,越来越广泛的应用于工业、商业、航空等领域。由于控制算法的复杂性及半导体器件的自身特点,驱动器易发生故障。论文针对变频器的故障诊断进行研究,在建立变频器AC-DC-AC模型的基础上,对各种故障类型进行理论分析与仿真实验,总结各种故障并相互比较,给出基于小波变换和神经网络的故障诊断方法。由于条件所限,无法得出故障情况下的各种故障信息,以作为故障诊断的基础,所以本文首先对变频调速系统在MATLAB软件中进行仿真,建立了变频调速系统的仿真模型。在此基础
2、上,模拟了几种常见的变频器本身的故障,诸如开关元件的短路、开路等。并提取了故障信息一变频器的三相输出电流信号。运用傅立叶变换后,得到了故障情况下,电流的幅频特征信息,以此作为故障诊断的依据。此信息送入一个优化设计后的神经网络中,经此神经网络可判断故障发生的具体位置,从而减少故障维修时间,并为下一步处理提供依据。本文在变频器的故障诊断中首次采用神经网络进行诊断。利用了神经网络的自学习、非线性、联想等优点,从而使变频器运行更为可靠。仿真结果表明:该方法可诊断PWM逆变电路故障,且收敛速度快,诊断准确度高。关键词:变频器,故障诊断,小波变换,
3、神经网络-IV-哈尔滨工业大学本科毕业设计(论文)AbstractInductionmotordrivesystemhasbeenwidelyusedinindustrial,commercialandaerospaceapplications,etc,foritsexcellentspeedcontrolperformanceandenergysaving.However,thecomplexityofthecontrolstrategyandthefeaturesofsemiconductorresultseasilyinvario
4、usfailuresofthedrivesystem.Thepapermainlyaimedtofrequencyconverterforfaultdiagnosis,intheestablishmentofAC-DC-ACinvertermodelbasedonthetypeoffaultonthevarioustheoreticalanalysisandsimulationresultsaresummarizedandcomparedvariousfailurepresentedwaveletandneutralnetworks-b
5、asedfaultdiagnosis.Beeauseofthelimitofcondition,wecannotgetthefaultinformationontheconditionoffaultwhichcanbeusedasthebaseoffaultdetectionanddiagnosis.Atfirstthepaperbuildthesimulationmodelofvaried-frequencyvaried-speedsystem,andonthisbase,simulatesomekindsofinverterfaul
6、tsthatcanbemeetusuallysuchasshortandopencircuitfaultofswitchete,thenextractthefaultinformation-thethree-phaseoutputcurrentofinverter.Whenthefaultinformationaretransformedbywavelet-transform,wecangettheamplitudeandfrequencyinformationofthethree-phasecurrentontheconditiono
7、fthefaultwhichcanbeusedastheinformationofthefaultdiagnosis.TheinformationinputaNNthathasbeenoptimized.TheNNcandiagnosistheplacewherethefaulttookplacesowecanreducethefaultmaintaintimeandprovidethebaseofthenextstepanalyse.theNNisfirstadoptedinthefaultdiagnosisoftheinverter
8、inthispaper,andatthesametimethecharacteristicsoftheNN,suchasauto-learning,non-linearity,memory,areutili
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