多特征融合PWM整流器故障诊断方法

"本文主要探讨了基于多特征信息融合的PWM整流器故障诊断方法，通过对输出电流进行五层小波分解，获取各频带的小波系数和能量谱，然后利用改进的BP神经网络进行故障识别。这种方法在诊断效率和准确性上优于传统的单一小波分析或神经网络方法。在故障仿真实验中，通过MATLAB建立PWM整流器模型，仿真开关管故障，证明了该方法的高效性和准确性。" PWM整流器在电力系统特别是能馈式牵引供电系统中扮演着关键角色，其稳定运行至关重要。针对PWM整流器的故障诊断，传统的傅里叶变换方法由于其对时域和频域分析的局限性，无法有效处理非稳态信号。而小波分析则提供了解决这一问题的有效手段，其时频局部化的特性能够捕捉到故障瞬间的信号变化，尤其适用于分析PWM整流器开关管故障时产生的非平稳信号。 本文提出的方法首先对PWM整流器的输出电流进行五层db3小波分解，这使得信号在不同频率尺度上被分离，揭示了电流特征的细节。接着，计算各频带的小波能量谱，进一步提取故障特征。这些特征经过标幺化处理后输入到改进的BP神经网络，以提高学习速度和诊断精度。改进的BP神经网络通过优化算法，比如梯度下降法的改进版本，可以更快地收敛到最优解，从而提高诊断效率。 实验部分，使用MATLAB建立PWM整流器电路模型并进行故障仿真。在正常工作和故障状态下进行仿真，对比输出电流的变化，特别是在开关管开路故障情况下，观察小波能量谱的变化。通过在不同时间点提取故障特征，训练和测试神经网络，验证了该诊断方法的有效性和可靠性。 故障特征的提取是诊断的关键步骤，从图4和图5的对比中可以看到，当开关管发生故障时，输出电流的形态显著改变，小波分解后的小波能量谱能够明显地反映出这种变化，为故障识别提供了有力依据。 总结来说，本文提出的多特征信息融合方法结合了小波分析的时频局部化特性和神经网络的自适应学习能力，实现了对PWM整流器故障的高效、准确诊断。这种方法不仅提高了诊断速度，还提升了诊断的正确率，对于保障电力系统的稳定运行具有重要意义。