[01157716]基于脉冲丢失检测和多神经网络的动车组三电平逆变器故障诊断技术研究

现代动车组是一种技术先进、结构复杂的技术装备,采用了大量的现代电子元件和装备,进行着复杂的信息处理,因此要求这些装备具有较高的可靠性。这种可靠性一方面通过电子装备的可靠性来保证,另一方面则由故障检测与诊断系统来提供。在动车组实际运行过程中,逆变器的故障发生不少。而目前国内外已开展的一些研究并没有很好地满足实际运行中保障安全性和可靠性的要求,主要问题集中在考虑的故障模式单一、先进的故障诊断方法应用较少从而导致诊断效果较差等。因此,快速、精确、可靠的故障诊断技术需要更加全面深入的研究。 为提高现代动车组的可靠性、提高列车运营的安全性,针对国内动车组牵引变流器中的关键电路--二极管中点钳位（NPC）三电平逆变器,系统分析单个功率器件开路、多个功率器件同时开路等多种故障模式,建立故障模式与故障特征之间的映射关系;以提高故障诊断速度为目标,研究开发基于脉冲丢失检测方法的NPC逆变器故障诊断新方法;以提高故障诊断的正确率（即降低误诊率和漏诊率）为目标,研究开发基于多神经网络的故障诊断新方法;建立NPC逆变器的仿真模型和实验电路模型,分别进行仿真和实验研究。 在项目的研究过程中,首先,针对NPC逆变器单个器件开路故障模式,本项目提出了一种波形实时分析方法,提高了NPC逆变器的实时诊断性能。根据该成果撰写的论文”基于波形实时分析的动车组三电平逆变器故障诊断技术“已被电工技术学报录用。其次,为了提高NPC逆变器多故障模式的诊断能力,本项目还研究了NPC逆变器单个器件开路和多个器件同时开路多故障模式的诊断问题,本项目提出了一种多层神经网络方法,实现了多模式故障的诊断。该方法在结构和运算速度上均优于传统神经网络,根据该成果撰写的论文”基于多神经网络的三电平逆变器故障诊断方法“已发表于2013年的电工技术学报。本项目还利用小波分析和贝叶斯分类的方法对NPC逆变器的故障诊断方法进行了研究,研究成果发表于2013年的CCDC国际会议。另外,本项目还申请了基于波形实时分析方法的NPC逆变器故障诊断电路的发明专利,公开号为CN201210424906.7。 针对本项目提出的波形实时分析方法,利用PSIM软件进行仿真,建立了仿真模型一套。基于核心处理器TMS320F2812,建立了NPC逆变器故障诊断实验系统一套。