基于知识驱动与数据驱动的 NPC 逆变器开路故障诊断
机器学习
2022-11-01 v1 信号处理
摘要
本研究分析了中性点钳位（NPC）逆变器的开路故障诊断与定位问题。针对 NPC 逆变器绝缘栅双极型晶体管（IGBTs）的开路故障，提出了一种基于知识驱动与数据驱动的新型故障诊断方法，并采用 Concordia 变换（知识驱动）与随机森林（RFs）技术（数据驱动）以提升故障诊断分类器的鲁棒性表现。首先，分析并提取 NPC 逆变器在正常状态或开路故障状态下交流侧的故障特征数据。其次，利用 Concordia 变换处理故障样本，本研究验证了电流轨迹的斜率不受不同负载影响，这有助于所提方法减少对故障数据的过度依赖。此外，随后将变换后的故障样本用于训练 RFs 故障诊断分类器，故障诊断结果表明该分类器的分类精度与鲁棒性表现均得到提升。最后，在线故障诊断实验的诊断结果显示，所提分类器可在不同负载条件下定位 NPC 逆变器中 IGBTs 的开路故障。
引用
@article{arxiv.2210.17057,
title = {Fault diagnosis for open-circuit faults in NPC inverter based on knowledge-driven and data-driven approaches},
author = {Lei Kou and Chuang Liu and Guo-wei Cai and Jia-ning Zhou and Quan-de Yuan and Si-miao Pang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.17057},
year = {2022}
}
备注
IET Power Electronics