小波包分析和神经网络在风电机组变频器故障诊断中的应用

【摘要】：由非线性电力电子装置组成的风力机变频器一旦发生故障,其故障特征信息不容易被提取和识别。为此,提出了一种基于小波包分析和Elman神经网络的电力电子装置故障诊断的方法,先运用小波包分析法提取电力电子装置电路在不同故障状态下电压及电流信号的特征信息,然后对数据进行归一化处理并作为Elman神经网络的输入,由具有智能学习功能的神经元故障分类器完成故障识别和定位。以典型的风力机交—直—交变频器为例,在Matlab软件下建立电路模型对一次侧故障进行仿真实验,结果表明采用该方法可以快速、准确地完成故障诊断。 【作者单位】： 中节能风力发电(新疆)新疆有限公司;新疆大学电气工程学院;
【关键词】： 风力机变频器 故障诊断 小波包 Elman神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50767003,50867004)
【分类号】：TM315;TM921.51
【正文快照】： 现代大型风力发电机组大多采用变频器,如交—直—交双向功率逆变器、全功率因数变流器等,但是风力机的变频器比较容易发生故障而且故障部位往往很隐蔽,给风力发电机组的日常运行和维护带来很大困难。近几年来电力电子智能故障诊断的技术,如基于信号处理的傅里叶分析法、沃尔

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