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在电力、通讯、冶金、电气、铁路等行业，大功率整流电源装置常被用于生产过程中，一旦发生电源装置故障不但会导致生产中断，甚至会造成生产设备损坏和人员伤亡等重大经济损失。因此电源系统的性能监控与故障诊断对提高电源系统的可靠性有着非常重要的意义，本文针对中国科学院强磁场中心的28MW高稳定度可控硅整流电源装置，研发一套远程电源监控与故障诊断系统，并建立电源故障模拟实验平台，分别运用小波多分辨率分析和神经网络算法进行多种电源故障检测。论文研究内容如下: 1)研制两套电源控制柜的远程监控系统。两套28MW高稳定度可控硅整流电源的控制柜是使用西门子S7-300PLC，电源的监控信息由CP340模块与后台工控机进行串口通讯。在后台工控机上采用VB6.0开发串口数据采集系统，通过DDE方式将VB数据采集系统与WINCC连接，VB作为DDE服务器、WINCC作为客户端，实现监控信息的交互。 2)研制10kV开关柜综合保护装置远程监控系统。现场综合保护装置对5台10kV开关柜进行数据采集并传输到交换机，交换机通过通信总线将数据传输到规约转换器PSX643，规约转换器把接收到的基于TCP/IP的103规约格式的数据帧转换成串口CDT规约格式数据帧，采用VB6.0进行CDT数据解析，通过通信总线RS232传输到上位机监控软件WINCC。 3)运用小波多分辨率分析和神经网络算法进行三相桥式电源故障检测研究。利用Matlab/Simulink搭建了三相桥式电路仿真模型，以晶闸管断路为故障模式，采集模拟了各种故障状态下的输出端的直流脉动电压ud的波形，进行各种故障状态下的波形分析，然后利用小波多分辨率分析对电压信号进行8个尺度的分解，提取8个尺度下的高频系数能量作为故障特征向量，采用神经网络模型完成系统的故障诊断。