PDF《模块化五电平逆变器子模块开路故障的智能诊断方法》

2 O p e n - c i r c u i t f a u l t f o rS M s 由以上分析可知, T

1 和T2开路故障会导致电 容异常充放电, 因此在子模块出现开路故障时电容 电压会出现波动.现有子模块开路故障检测与定位 的方法主要采用人工比较子模块电容电压的方法, 即通过计算故障子模块电容电压与正常运行子模块 电容电压之间差值实现故障检测与定位[ 1,

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7 ] .这类 方法不仅需要花费一定的计算时间, 而且当桥臂电 流很小时, 故障子模块电容电压与正常运行子模块 电容电压的差值也会很小, 故障特征不够明显, 使得 故障检测与定位工作变得很难.本文将 MF L I中子 模块电容电压信号组合成

2 4 通道序列信号, 利用 S S A E以无监督方式从中自动提取数量最少且拟合 最好的深层次特征信息, 减少故障诊断中人工特征 提取的工作量, 提高故障诊断效率.

2 基于S S A E的MFLI故障诊断方法 2.

1 S S A E 自动编码器( a u t o - e n c o d e r , A E) 是一种由输入 层、 隐含层和输出层组成的3层神经网络[

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2 7 ] , 其结 构具有对称性, 如图

3 所示.A E 通过隐含层对输 入数据进行编码, 然后由重构输入数据得到输 出.

8 2

1 2

0 1 8,

4 2 (

1 2 ) ・研制与开发・ h t t p : / / ww w. a e p s - i n f o . c o m 通过使重构误差最小, 获得最佳的数据隐含层表达. 稀疏自动编码器( s p a r s ea u t o - e n c o d e r , S A E) 主要在 A E的损失函数上添加稀疏约束项, 以提高其特征 学习能力[

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2 6 ] .由于S A E的构造能力有限, 所以为 了构成表达能力更强的函数........