基于灰关联分析的牵引逆变器故障诊断

来源 :电子设计工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhangyi89521
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对牵引逆变器的故障模式多样,功率开关器件难以诊断定位等问题,文中采用灰关联分析建模的方法,分析牵引逆变器开关器件的故障模式以及主要故障特征量,通过dSPACE半实物仿真试验平台对主要故障进行仿真试验模拟,进而获取系统故障状态特征数据.模型分析计算结果表明,该方法可以快速准确地完成牵引逆变器的故障模式识别和定位,对列车的故障诊断及健康管理具有一定的指导意义.
其他文献
矢量控制是一种基于电机数学模型的控制策略,其控制性能依赖于电机参数的设定.常规获取电机参数的方法是通过仪器或上位机测量.提出一种简便的方法,将电机模型简化成一阶线性系统,利用驱动电路和电流采样电路,实现电机参数的辨识.实验结果表明,该方法计算复杂度低,使用简单,易于实现,提高了控制器对电机的适配性.
为实现分布式用电中实时、准确地监测电能质量,文中以Cortex-M4内核STM32F405微控制器为核心,设计实现了一种简易的电能质量监测仪.该电能质量监测仪的硬件设计包括信号前端采集电路、信号调理电路、STM32F405微控制器核心电路.软件设计采用基4FFT算法对输入信号处理,可准确、快速地计算出工频交流信号的基波电压、基波电流、功率因数、基波功率、谐波电压和谐波电流等参数,并通过液晶模块显示.实验结果表明,该系统设计合理,性能稳定.
针对目前国内的低压故障研判工作主要依靠经验和现场巡视处理,效率和准确率低的问题,提出一种基于告警信号的低压配电网故障识别和定位的两阶段方法.第一阶段,为了去除多元告警信号中的干扰信号,采用基于LSTM的深度学习筛选法,实现告警文本数据预处理、向量化,建立高效的深度学习告警信息分析算法,形成准确的故障告警模型分类并输出.第二阶段,针对第一阶段获得的故障告警分类信息,设计了基于中低压拓扑关系的低压故障定位模型,可将故障来源精确定位在单户故障、低压分支线路故障、配变台区故障和中压馈线故障.实际应用表明,该两阶段
针对动态环境下提升电子设备抗振动、冲击性能的需求,采用ANSYS软件建立互联结构分析模型,实现了叠装互联结构随机振动模态分析.通过对比灌封材料和芯片布局条件对结构固有频率、振型的影响,得出了结构固有频率、整体及内部芯片最大形变量等参数.结果表明,环氧树脂是互联结构抗振的最佳灌封材料,芯片布局对结构模态分析影响不大.芯片布局1条件对应的结构固有振动频率最小值为4999.1 Hz,远大于随机振动频率上限,结构整体及芯片形变量最大值分别为4.108 mm和2.977 mm,处于较低形变水平.
电火花震源是一种安全环保的可控震源,已广泛应用于地质勘探和石油开采中.电火花震源一般根据充电时长发出充放电控制指令,这种开环控制方式既不利于震源能量的稳定,也不利于充电故障判断.文中以CD-2便携式电火花震源作为改进对象,在其基础上设计了充电实时监控系统.该监控系统分作两路,一路将采样的电压信号无线传输到专用显示屏,供操作者参考;另一路将电压信号实时反馈给主控单元,由主控单元判断实时电压是否达到预定值或出错,进而给出相应控制命令.实验结果表明,充电实时监控系统实现了震源充电过程的闭环控制,使得震源能量相对
目前提出的网络心理特征预测系统状态预测结果与实际结果存在偏差,导致预测耗时过长.基于云计算技术设计一种新的网络心理特征预测系统,对系统的硬件和软件进行设计.系统硬件由Web服务器、RTY96处理器、数据采集器三部分组成,通过网络心理语言的采集、网络心理特征的提取和选择实现软件操作.实验结果表明,所设计的网络心理特征预测系统状态预测结果与实际结果相差较小,耗时更短.
针对频域反射法、非线性时间序列定位算法受到振动影响,导致误差检测精准度低的问题,提出了基于COPRA的高强度管材弯曲成形误差自动化检测系统.使用NS-WY02位移传感器检测管材成形弯曲绝对位置.数据采集卡根据CAN总线协议采集误差数据,调理信号电路将模拟信号转换为数据形式进行采集与显示.系统设计了检测防振动装置,避免检测结果受到振动干扰.使用COPRA软件构建线性回归温度声速误差补偿模型,确定温度-声速误差,并设计误差自动化检测流程,完成系统设计.由实验结果可知,该系统振动条件下最高检测精准度为0.93,
松材线虫能够引起毁灭性的森林病害,松材线虫病监测技术是松材线虫病防控成功与否的关键.为了加强对森林疫情的监管力度,文中提出了一种基于神经网络的松材线虫病树统计算法.算法采用VGG16神经网络模型训练出无人机航拍图像与图像中松材线虫病树数量的映射,同时采用对称分割技术,使用病树的位置信息优化模型损失函数.实验统计结果表明,相比较不切割,适当的切割图像可使算法能够更加准确地统计病树数量.
针对火力发电厂制粉系统中,磨煤机长期处于恶劣的工作环境且相关状态监测理论发展不完备,导致实际运行中磨煤机的状态不能得到有效预测等问题,文中设计了一种基于LM_BP算法和时间序列预测理论的神经网络预测模型.通过选取合适的特征参数在Matlab中完成对应预测模型的构建,分别对正常状态下的磨出口温度模型和少煤故障状态下的磨煤机电流模型进行实验,从而得到预测结果.分析与测试结果表明,文中所建立的磨煤机运行状态预测模型的准确率可达98%以上,可以有效地为磨煤机故障与非故障状态下的运行状态分析判断提供技术支撑.
为了提高开环霍尔电流传感器的检测精度,对开环霍尔电流传感器的正向输出和负向输出不对称问题进行了研究,基于霍尔元件机理设计了等效电路模型、电路计算分析和电路仿真验证的方法,通过将优化后的电路制作成8个实物样机进行精度测试,并与优化前的8个实物样机的测试数据进行对比,结果表明增大霍尔元件的负载阻抗可改善开环霍尔电流传感器正向输出和负向输出不对称的问题,使开环霍尔电流传感器的检测精度提高了0.34%.