文档名：基于快速傅里叶变换和改进TS模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断方法研究
摘要：针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T-S(Takagi-Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断模型.首先,依据快速傅里叶变换分析逆变器的三相输出电流波形,提取功率管发生不同类型开路故障时的故障特征;其次,采用规则自分裂技术和模糊C均值设计T-S模糊神经网络的前件网络的隶属函数层;然后,依托自适应Levenberg-Marquardt算法对T-S网络参数进行训练;最后,利用训练后的T-S网络实现逆变器功率管的多种故障类型与位置的诊断.实验结果表明,所提出模型的诊断准确率高达96%,能够显著改善逆变器功率管开路故障诊断时所存在的问题.
Abstract：Aimingatoverlapandfuzzinessbetweenfaultboundaries,faults,andcharacteristicsunderloaddisturbancesandmeasurementnoiseinfluencewhentheinverterisinanopen-circuitstate,,aninverteropencircuitfaultdiagnosismodelbuiltuponthefastFouriertransform(FFT)andimprovedTakagi-Sugeno(T-S)fuzzyneuralnetwork(FNN)integrationmodelisproposedbasedontheanalysisofthecharacteristicsoftheinverterpowertubeopencircuitfault.Firstly,faultcharacteristicsareextractedwhendifferenttypesofopen-circuitfaultsoccurinthepowertubesaccordingtothethree-phaseoutputcurrentwaveformsoftheinverteranalyzedbytheFFT.Secondly,themembershipfunctionlayeroftheantecedentnetworkoftheT-Sfuzzyneuralnetworkisdesignedbyusingtheruleself-splittingtechnologyandfuzzyC-means,andtheparametersoftheT-SnetworkaretrainedbyleveragingtheadaptiveLevenberg-Marquardtalgorithm.ThetrainedT-Snetworkisusedtorealizethediagnosisofmultiplefaulttypesandpositionsoftheinverterpowertubes.Theexampleresultsshowthatthediagnosticaccuracyoftheproposedmodelisupto96%,whichcansignificantlyimprovetheproblemsexistingintheopen-circuitfaultdiagnosisofinverterpowertubes.
作者：田广强 乔珊珊 侯奥 王福忠 Author：TIANGuangqiang QIAOShanshan HOUAo WANGFuzhong
作者单位：黄河交通学院智能工程学院,河南焦作454950河南送变电建设有限公司,河南郑州450000河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作454000
刊名：电力科学与技术学报 ISTICPKU
Journal：JournalofElectricPowerScienceandTechnology
年，卷(期)：2023, 38(6)
分类号：TM464
关键词：逆变器 开路故障诊断 快速傅里叶变换 改进T-S模糊神经网络 自适应LM算法
Keywords：inverter open-circuitfaultdiagnosis fastFouriertransform(FFT) improvedTakagi-Sugeno(T-S)fuzzyneuralnetwork adaptiveLevenberg-Marquardt(LM)learningalgorithm
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：国家自然科学基金，河南省科技攻关基于快速傅里叶变换和改进T-S模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断方法研究[
期刊论文] 电力科学与技术学报--2023, 38(6)田广强 乔珊珊 侯奥 王福忠针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T-S(Takagi-Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器...参考文献和引证文献
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