基于数据驱动的牵引逆变器电压传感器间歇性故障诊断方法

作     者：熊伟 苟斌 张坤 左运 葛兴来 XIONG Wei;GOU Bin;ZHANG Kun;ZUO Yun;GE Xinglai

作者机构：磁浮列车与磁浮技术教育部重点实验室四川省成都市610031 西南交通大学电气工程学院四川省成都市610031 

基　　金：国家自然科学基金高铁联合基金(U1934204) 四川省自然科学基金(面上项目)(2022NSFSC0448) 

出 版 物：《中国电机工程学报》 (Proceedings of the CSEE)

年 卷 期：2024年第44卷第11期

页      码：4446-4458,I0023页

摘      要：由于间歇性故障具有随机性与不可预测性,传统的故障诊断方法难以适用于间歇性故障的诊断。为了提高牵引逆变系统的可靠性,文中提出一种针对直流侧电压传感器间歇性故障的智能诊断方法。首先,结合非线性自回归动态网络结构与极限学习机快速挖掘历史数据与异步电机定子电流之间的非线性映射关系,得到牵引电机定子电流预测器;随后,设计滑动时间窗口构建电流残差,检测间歇性故障的出现与消失时间,以此获取表征间歇性故障严重程度的评价指标。所提方法基于快速控制原型实验平台完成实验验证,结果表明,电流预测器对负载突变、速度突变等动态工况具有良好鲁棒性,提出的诊断方法可分别在0.65、0.9 ms内完成间歇性故障出现时间与消失时间的检测,且可准确辨识传感器间歇性故障的早期、中期、晚期阶段,实现了传感器间歇性故障严重程度的评价。

主 题 词：传感器间歇性故障 数据驱动 非线性自回归 极限学习机 逆变器 

学科分类：080801[080801] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

核心收录：

D　O　I：10.13334/j.0258-8013.pcsee.230743

馆 藏 号：203128200...