基于神经网络的电力电子装置故障诊断

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1、单位代码１０１４４与分类号＾编号Ｉ硕±学位论文题目ｔ千钟Ｌ巧挺紀ｉ；ｉｉ未１１故解巧聯妍究生姓名已＾私餐（｜／届括Ｊｊ跑说＾扭苗１＾专业）导师姓名ｆ斗ａ！论文完成日期知．ｉｔＩＬ漆地巧少欠參ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ沈阳理工大学硕±学位论文原创性声明：本人郑重声明本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指化，。并与参考文献相对应除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品

2、成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：衣曰期：年Ｊ月曰ｆ学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理了大学有关保留、使用学位论文的规定，即；沈阳理工大学有权保留并向国家巧关部口或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳理工大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可１＾采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：指导教师签名：曰期

3、：ＵＳ期：ＪｆＵＵ分类号：TP273密级：ＵＤＣ：621编号：工学硕士学位论文基于神经网络的电力电子装置故障诊断硕士研究生：王光兴指导教师：付丽君副教授学科、专业：控制理论与控制工程沈阳理工大学2015年12月分类号：TP273密级：ＵＤＣ：621编号：工学硕士学位论文基于神经网络的电力电子装置故障诊断硕士研究生：王光兴指导教师：付丽君学位级别：工学硕士学科、专业：控制理论与控制工程所在单位：信息科学与工程学院论文提交日期：2015年12月论文答辩日期：2016年3月学位授予单位：沈阳理工大学ClassificationIndex:TP273U.D.C:621ATh

4、esisfortheMasterDegreeofEngineeringFaultdiagnosisofpowerelectronicdevicebasedonNeuralNetworkCandidate:WangGuangxingSupervisor:FuLijunAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:ControlTheoryandControlEngineeringDateofSubmission:December,2015DateofExamination:March,2016University

5、:ShenyangLigongUniversity摘要电力电子技术是利用电力电子元件对电能进行控制和转换的新型技术。通过使用电力电子元件，完成对电能的高效率转换与控制。最近几年，变流技术获得了迅速地发展，通过变流技术处理的电能在国家经济用电量中所占比例愈来愈大。在发展中国家，百分之七十五左右的电量通过电力电子技术转换后使用，估计在21世纪会达到百分之九十五左右。电力电子技术已经普遍应用在军工设备、工业自动化控制、交通、LED照明、医药生产乃至小型家用电器。电力电子设备一旦发生故障，小则造成电子设备破坏、交通不畅、工业产业停产，大则会威胁人民生命、财产安全，甚至造成严重的人员

6、伤害或灾难事故，影响整个国家经济的正常运转。因此,对电力电子设备进行故障检测与诊断显得非常重要。在借鉴前人研究成果的基础上，本文采用了频谱分析与神经网络相结合的方法对电力电子电路的IGBT断路故障进行诊断。以三相桥式逆变电路为例，使用MATLAB2012a仿真软件搭建待诊断电路的仿真模型，仿真实际系统运行产生的各类故障，采用FFT以及小波包分解方法对电力电子装置的故障信号进行特征提取，分别利用BP神经网络、RBF神经网络与通过粒子群算法优化的BP网络对仿真模型进行故障诊断，设计神经网络故障诊断的学习样本并以此训练神经网络，确定用于电力电子逆变电路故障诊断的神经网络结构和各参

7、数。通过优化神经网络的权值与阈值来提升所设计的神经网络故障诊断系统的学习与泛化能力。仿真结果表明，利用小波包与粒子群优化BP神经网络对电力电子装置进行故障诊断，能够很好地克服BP网络的缺陷，改善了神经网络的结构，诊断速度与诊断精度也有了很大提高。关键词：BP神经网络；故障诊断；故障特征提取；FFT；小波包；粒子群算法AbstractPowerelectronictechnologyisthenewtechnologiesofusingpowerelectroniccomponentstocontrolpoweran