【摘 要】
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绝缘栅双极型晶体管(IGBT)是光伏逆变器的核心部件,其若发生开路故障,不但会影响光伏逆变系统的稳定运行,且可能会损坏系统设备。从减少传感器使用数量和融合多尺度特征的角度出发,对开路故障诊断问题进行了研究,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二维卷积神经网络(2D-CNN)的光伏逆变器故障诊断新方法。该方法利用EMD提取电流信号的本征模函数分量和原始信号组成二维特征数据,然后将该数据输入2D-CNN模型中进行训练,最后实现IGBT开路故障的诊断。实验结果表明,该方法不仅能提高故障诊断的准确率,而且在噪声
【机 构】
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安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室,安徽工程大学电气传动与控制安徽省重点实验室,铜陵有色股份铜冠电器有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61976005),安徽省教育厅基金资助重点项目(KJ2019A0149),福建省教育厅基金资助项目(JAT170457)。
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绝缘栅双极型晶体管(IGBT)是光伏逆变器的核心部件,其若发生开路故障,不但会影响光伏逆变系统的稳定运行,且可能会损坏系统设备。从减少传感器使用数量和融合多尺度特征的角度出发,对开路故障诊断问题进行了研究,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二维卷积神经网络(2D-CNN)的光伏逆变器故障诊断新方法。该方法利用EMD提取电流信号的本征模函数分量和原始信号组成二维特征数据,然后将该数据输入2D-CNN模型中进行训练,最后实现IGBT开路故障的诊断。实验结果表明,该方法不仅能提高故障诊断的准确率,而且在噪声
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