一种风力机变频器故障诊断方法的研究

摘要

由非线性电力电子装置组成的风力机变频器发生故障时,故障特征信息不易提取和识别.对此提出一种基于小波包分析和Elman神经网的电力电子装置故障诊断的方法,先运用小波包分析法提取电路在不同故障状态下电压及电流信号的特征信息,然后对数据进行归一化处理并作为Elman神经网的输入,由具有智能学习功能的神经元故障分类器完成故障识别和定位.以典型的风力机交-直-交变频器为例,在Matlab软件下建立电路模型对一次侧故障进行仿真实验,结果表明该方法能快速、准确的完成故障诊断.