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[發(fā)明專利]一種三相電壓逆變器在線故障診斷方法、裝置及電子設(shè)備在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202011121915.X 申請日: 2020-10-20
公開(公告)號: CN112014678A 公開(公告)日: 2020-12-01
發(fā)明(設(shè)計)人: 石英春;陳春陽;成庶;于天劍;羅嶼;趙俊棟 申請(專利權(quán))人: 中南大學(xué)
主分類號: G01R31/00 分類號: G01R31/00;G01R31/26;G01R31/27;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京風(fēng)雅頌專利代理有限公司 11403 代理人: 曾志鵬
地址: 410075 湖南*** 國省代碼: 湖南;43
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 三相 電壓 逆變器 在線 故障診斷 方法 裝置 電子設(shè)備
【權(quán)利要求書】:

1.一種三相電壓逆變器在線故障診斷方法,其特征在于,包括:

構(gòu)建逆變器訓(xùn)練電路,對所述逆變器訓(xùn)練電路中功率管的故障狀態(tài)進(jìn)行設(shè)置使所述逆變器訓(xùn)練電路分別處于不同故障類型的不同電路情況,采集不同所述電路情況下的母線電壓值與負(fù)載三相電流值作為訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù),記錄與所述電路情況相對應(yīng)的所述故障類型作為訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù),所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)與所述訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù)構(gòu)成模型訓(xùn)練數(shù)據(jù);

構(gòu)建初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用所述模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,通過調(diào)整所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整使所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入輸出相對應(yīng),得到故障診斷模型;

在線采集待診斷逆變器的母線電壓與負(fù)載三相電流作為輸入數(shù)據(jù),利用所述故障診斷模型對所述輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,根據(jù)所述故障診斷模型輸出數(shù)據(jù)確定所述待診斷逆變器的故障類型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述故障類型包括:

單功率管故障類型,對應(yīng)包括電路情況:功率管T1故障、功率管T2故障、功率管T3故障、功率管T4故障、功率管T5故障與功率管T6故障;

單橋臂雙管故障類型,對應(yīng)包括電路情況:功率管T1T2故障、功率管T3T4故障與功率管T5T6故障;

異橋臂同側(cè)雙管故障類型,對應(yīng)包括電路情況:功率管T1T3故障、功率管T1T5故障、功率管T3T5故障、功率管T2T4故障、功率管T2T6故障與功率管T4T6故障;

以及,異橋臂異側(cè)雙管故障類型,對應(yīng)包括電路情況:功率管T1T4故障、功率管T1T6故障、功率管T3T2故障、功率管T3T6故障、功率管T5T2故障與功率管T5T4故障。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集不同所述電路情況下的母線電壓值與負(fù)載三相電流值作為訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù),包括:

在不同所述電路情況下,分別隨機(jī)設(shè)置多個所述母線電壓值并采集與所述母線電壓值相對應(yīng)的負(fù)載三相電流值,所述母線電壓值與相對應(yīng)的所述負(fù)載三相電流值構(gòu)成輸入向量 ;

所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)包括多個所述輸入向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,在利用所述模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練之前,還對所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理:

其中,其中表示所述輸入向量中的第維數(shù)據(jù);

與分別表示多個所述輸入向量的第維數(shù)據(jù)的最大值與最小值,表示歸一化子數(shù)據(jù);

所述歸一化子數(shù)據(jù)構(gòu)成歸一化輸入向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述構(gòu)建初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,包括:

所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),包括輸入層、隱含層與輸出層;

所述輸入層的輸入網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分別與所述訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)中的所述母線電壓值以及負(fù)載三相電流值相對應(yīng);

所述輸出層的輸出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點與所述故障類型數(shù)量相同且分別與所述不同故障類型相對應(yīng)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述隱含層的激活函數(shù)為:

其中,表示第一輸入信息參數(shù);

所述第一輸入信息參數(shù)的計算公式為:

其中,表示從第個所述輸入網(wǎng)絡(luò)節(jié)點指向第個隱含網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的輸入傳遞權(quán)重,表示所述輸入網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的個數(shù),表示所述隱含網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的個數(shù),表示第個所述輸入網(wǎng)絡(luò)節(jié)點對應(yīng)的輸入值;

所述輸出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的輸出值為:

其中,表示第個所述輸出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點對應(yīng)的輸出值,表示所述輸出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的個數(shù),表示第二輸入信息參數(shù),表示第個所述輸出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的閾值;

所述第二輸入信息參數(shù)的計算公式為:

其中,表示從第個所述隱含網(wǎng)絡(luò)節(jié)點指向第個所述輸出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的輸出傳遞權(quán)重,表示第個所述隱含網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的傳遞輸出值;

第個所述隱含網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的所述傳遞輸出值計算公式為:

其中,表示第個所述隱含網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的閾值。

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