【摘 要】
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工业生产中,节能环保一直都是人们所关注的内容,具有优异调速性能及节能效果的变频器近年来得到了广泛的应用。然而变频器的使用场景往往工况十分恶劣,使得变频器的故障率居高不下,并且由于变频器使用的IGBT器件较为脆弱,不可靠的驱动以及不及时的保护都会使其发生故障,当其发生故障时,轻则影响工业生产,重则危及人身安全。IGBT作为变频器的“心脏”,在发生故障时能否及时被保护以及运行过程中能否被可靠驱动,成为
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工业生产中,节能环保一直都是人们所关注的内容,具有优异调速性能及节能效果的变频器近年来得到了广泛的应用。然而变频器的使用场景往往工况十分恶劣,使得变频器的故障率居高不下,并且由于变频器使用的IGBT器件较为脆弱,不可靠的驱动以及不及时的保护都会使其发生故障,当其发生故障时,轻则影响工业生产,重则危及人身安全。IGBT作为变频器的“心脏”,在发生故障时能否及时被保护以及运行过程中能否被可靠驱动,成为了研究的关键。本文从变频器在运行前就发生故障、运行过程中发生故障以及发生故障后这三种状态入手,对IGBT的驱动保护与故障识别进行研究。首先,本文设计了基于ACPL-T350芯片的驱动电路,并做出了改进,有效抑制了IGBT运行过程中的米勒效应。同时,配合此驱动电路,设计了IGBT的保护电路、电流采样电路与开关电源电路,旨在保护运行状态下的IGBT。其后,针对已经发生短路或接地状态下运行IGBT的故障情况,本文设计了一套保护方案,利用特殊运行策略,可靠保护IGBT不受损坏。然后,利用MATLAB的Simulink工具箱建立变频逆变控制模型,使用该模型对变频器运行过程中可能出现的故障类型进行仿真,得到仿真数据。最后利用短时傅里叶分析提取出的特征值作为神经网络的输入数据,建立出BP神经网络模型,输出故障类型。使用神经网络解析故障特征与故障类型之间的复杂关系,从而实现快速对故障类型的识别。在此基础之上,由于BP神经网络易陷入局部最优导致最终正确率不佳,为了优化BP神经网络的识别正确率,本文使用人工蜂群算法对故障识别模型进行优化,经过测试,优化后的BP神经网络模型准确率更高,符合实际的使用需求。
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