基于小波能量谱的PWM整流器开路故障诊断策略

本文主要探讨了PWM整流器的开路故障诊断方法，针对PWM整流器网侧电流的特性，提出了利用整流器IGBT开路故障的特征——网侧相电流低次谐波含量及其分布来进行故障识别。传统的故障诊断方法如傅立叶变换在时域分辨率有限，无法有效捕捉到微弱的故障信号，因此文章引入了小波包技术。 小波包分析的优势在于其在时间-频域的多分辨率特性，通过对定子电流信号进行分解，能够精确提取网侧相电流中的低次谐波能量。在发生转子不平衡故障时，小波包分析显示出显著的能量集中，特别是在d5层，这与故障频率（16Hz）相对应。尽管傅里叶频谱分析在此类微弱故障中未能明显表现出特征，但小波能量谱却能准确识别出转子轻微不平衡的迹象。 总结部分强调了小波能量谱在旋转机械故障诊断中的优越性，尤其是在处理微弱振动信号时，它能提供更精细的局部特征分析，比传统傅立叶方法更能准确提取故障特征。这种方法有助于早期发现可能被傅立叶频谱忽视的瞬态特征，对于设备的早期预警和维护至关重要。未来的研究方向可能包括将小波能量谱分析与支持向量机(SVM)等其他机器学习技术结合，进一步提升故障诊断的自动化水平。 本文的关键知识点包括：PWM整流器的故障诊断策略、低次谐波含量作为故障特征的利用、小波包在时间-频域分析中的应用、小波能量谱在微弱故障信号提取中的优势以及其在旋转机械初期故障诊断中的潜力。通过这些方法，可以提高电力电子设备的可靠性和维护效率。