人工神经网络驱动的电力电子主回路故障诊断方法与实例

该篇论文深入探讨了基于人工神经网络的电力电子主回路故障诊断方法，由作者王大伟、苏建元、俞华和方健共同完成，发表于河海大学电气工程学院。论文的核心研究集中在双桥串联12脉波可控整流电路的故障识别和分类上。针对1、2、3只晶闸管可能出现的各种故障情况，作者进行了详细的分析，包括单个晶闸管故障（VT1至VT12，共12种）、两个相邻晶闸管故障以及其他特定组合，总计归纳出25类故障状态，每类包含多种故障模式。 为了提高故障诊断的准确性，作者提出了一种策略，即通过快速傅立叶变换处理故障电压分段平均值，以此消除控制角对电压波形的影响，并降低网络样本的维度，简化了神经网络的学习任务。这种方法允许神经网络模型能够学习和理解故障波形与故障原因之间的内在关联，从而实现实时的在线自动诊断。 论文强调了随着电力电子技术的发展，传统的故障诊断手段已无法满足现代大功率整流系统的需求，人工智能和专家系统的应用极大地推动了故障诊断技术的进步。神经网络的引入不仅提升了诊断效率，还能有效地处理复杂的数据，对电力电子设备的维护具有重要意义。 关键词方面，文章围绕“故障诊断”、“可控整流电路”和“模式识别”为核心展开，反映了研究的重点和目标。总体来说，这篇论文为电力电子设备的故障诊断提供了一种有效且先进的技术手段，有助于提高设备的可靠性和整体性能。