基于EEMD样本熵的三电平逆变器故障诊断方法的研究

摘要

当今社会电子信息技术的迅速发展，自动化设各故障的发生率也逐渐增多。在高压、大功率的场所中，三电平逆变器作为一个重要的元器件被广泛应用，但是其结构相对复杂，可靠性较低，因而我们不得不重视其故障问题。目前三电平逆变器的故障处理仍不够准确高效。本课题针对目前所用的三电平逆变器，对其故障进行分析，提出了EEMD样本熵算法对其故障情况进行研究。
　　本文以三电平逆变器的故障诊断为研究课题，研究对象为二极管钳位式三电平逆变器。首先，分析了三电平逆变器功率器件故障的各种情况，从其拓扑结构以及工作原理，对功率开关管的开路故障进行分类，通过MATLAB平台建立故障模型，得到各种故障状态下各相桥臂中点电位电压波形。其次我们用EEMD(集合经验模态分解)算法将故障电压信号波形分解成若干IMF(本征模态函数)，选取IMF分量进行样本熵计算，从而得到故障特征向量;之后通过得到的故障特征向量来研究最小二乘支持向量机算法对故障的诊断，其中采用改进的量子粒子群算法对其核函数σ及惩罚参数C进行优化，得到最终的诊断结果，验证了该算法的有效性。最后进行了基于ARM的故障诊断系统总体方案的设计。在硬件上，所设计系统采用S3C2440微处理器芯片作为主控制器，设计了外围硬件电路。在软件上详细描述了构建嵌入式软件平台的各个步骤。证实了本课题研究的算法的可行性。
　　本课题主要针对三电平逆变器的故障诊断进行了研究。提出了一种EEMD样本熵算法，并得到了最后的结果。通过最终结果验证了本算法的准确性高效性，并在最后进行了系统设计。

目录

声明

摘要

1．绪论

1．1 论文研究背景和意义

1．2 研究现状和发展趋势

1．3 本文主要内容及安排

2．三电平逆变器的故障分析

2．1 三电平逆变器的拓扑结构

2．1．1 三电平逆变器拓扑结构

2．1．2 三电平逆变器的工作原理

2．1．3 工作状态的转换

2．2 主要故障类型

2．3 建模及仿真模型

2．4 本章小结

3．EEMD样本熵故障特征向量提取

3．1 EMD基本概念

3．2 EMD基本原理

3．3 EEMD原理

3．4 基于EEMD样本熵故障特征向量提取

3．5 本章小结

4．基于改进的QPSO-LSSVM故障诊断研究

4．1 LSSSVM分类算法

4．1．1 支持向量机(SVM)理论

4．1．2 最小二乘向量机(LSSVM)理论

4．2 改进的量子粒子群(QPSO)算法

4．2．1 粒子群算法(PSO)

4．2．2 PSO算法流程

4．2．3 PSO算法参数分析

4．2．4 PSO的国内外改进现状

4．2．5 常用的粒子群改进算法

4．3 量子粒子群算法原理

4．4 基于改进的QPSO-LSSVM的逆变器故障诊断实验

4．5 本章小结

5．基于ARM的故障诊断系统设计

5．1 系统结构设计

5．2 硬件设计

5．3 软件设计

5．3．1 系统初始化

5．3．2 A／D采样

5．3．3 故障诊断及显示子程序

5．4 验证系统可行性

5．5 本章小结

6．总结与展望

参考文献

致谢

作者简介及读研期间主要科研成果