大功率整流裝置故障診斷系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著電力電子技術(shù)的高速發(fā)展，電力電子技術(shù)的應(yīng)用日益深入到工業(yè)生產(chǎn)和社會生活的各個方面。高電壓、大電流的電力電子裝置，主回路中的功率器件較多，發(fā)生故障時用常規(guī)的檢測方法費時費力。針對故障本身的特點，人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、小波分析等新興的學(xué)科已成功應(yīng)用于電力電子設(shè)備的故障診斷。智能化的故障自動診斷方法，有利于快速分析確定故障的部位和性質(zhì)，縮短電力電子電路的運(yùn)行停機(jī)時間，提高效率，減少損失。 本文以電力電子電路同相逆并聯(lián)整流裝

2、置作為研究對象，以故障時整流變壓器閥側(cè)電流作為故障信息，利用小波包分析方法提取故障特征，形成特征向量，作為模糊推測系統(tǒng)的輸入，由模糊推理機(jī)制實現(xiàn)故障診斷。本文設(shè)計了以DSP為核心處理器的故障診斷系統(tǒng)。主要工作和結(jié)論如下： （1）以MATLAB仿真模型為平臺，探索整流器開路故障條件下，進(jìn)行主回路故障情況分析，根據(jù)同相逆并聯(lián)的特點，提出了基于整流變壓器閥側(cè)三相電流為故障信號的新方法。 （2）在實驗條件下，獲得各種故障狀態(tài)信息

3、，利用小波包分析方法進(jìn)行處理，取其中八個頻帶內(nèi)的小波包系數(shù)的能量形成特征向量，作為系統(tǒng)的樣本數(shù)據(jù)庫；并獲取一未知狀態(tài)下的故障信息，形成待測特征向量。 （3）利用樣本數(shù)據(jù)故障特征向量和待測數(shù)據(jù)特征向量作為模糊推理系統(tǒng)的輸入，通過計算散度、計算隸屬度、模糊推理等環(huán)節(jié)實現(xiàn)故障診斷。 （4）在故障診斷系統(tǒng)的實現(xiàn)上，研制了基于DSP的可控整流電路故障診斷系統(tǒng)。設(shè)計了以DSP（TMS320F2812）為核心、以單片機(jī)（89C52）為