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基于集成分类的电力电子变流电路故障诊断方法研究

  • 发布日期:2017-04-11
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1  绪论
 
1.1  课题研究的背景及意义
电力电子应用技术是一门利用功率开关器件实现不同规格电能转换的新兴技术。1974 年,美国的 W. Newell 用如图 1.1 所示的倒三角图形对电力电子学进行描述,认为其是由电力学、电子学和控制理论三个学科交叉而形成的,主要包含微电子、电路、电机学、自动控制等多学科知识[1]。电力电子技术主要分为电力电子器件制造技术和变流技术,其中变流技术是电能变换与控制的核心技术,主要类型有 DC-DC 电路、DC-AC电路、AC-DC 电路、直流调速系统、交流调速系统以及镍氢电池、配网静止补偿器、VSC-HVDC、混合动力汽车等。 随着电力电子技术的不断发展以及电力电子装置市场的不断扩大,变流技术在工业、能源、交通、国防等各个领域发挥着越来越重要的作用。据统计,发达国家约有 75%的电能是经过电力电子变流技术后使用的,预计很快将达到 95%以上[2]。由于电力电子变流技术在各个应用领域使用的广泛性和重要性,使得对这些含有变流电路装置的可靠性要求越来越高[3]。若不能及时对变流电路发生的故障进行正确诊断和修复,轻则造成波形畸变、系统不稳定,重则直接停机,甚至对设备和人员造成伤害,带来巨大经济损失和事故。尤其在航空、国防等对设备可靠性要求很高的应用领域,更需要保证变流电路装置在发生故障时得到及时准确的诊断。因此,对电力电子变流电路故障提出智能、快速、精准的诊断方法具有十分重要的意义。 电力电子变流电路发生的故障形式大致可归纳为参数型和结构型两种[4]。其中参数型故障主要是电路元件或支路拓扑参数发生变化,这类故障发生概率小,且可通过完善控制电路性能来有效避免。而结构型故障一般是指器件内部的损坏,包括铝键合引线脱落、键合线根部断裂、铝金属化的重建。结构型故障将直接导致器件内部断路或脉冲丢失,造成器件出现通断异常。 
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1.2  国内外故障诊断研究现状和常用方法 
早期的故障诊断技术由于机器结构单一,只能设计简单的专家系统或直接通过维修员测量来实现一些简单的故障检验。20 世纪 60 年代,大量学者开始研究故障诊断技术相关理论并逐渐使其形成一门综合性技术。我国也在上世纪 70 年代末开始对故障诊断技术展开了积极的研究,在故障诊断技术理论方面已接近世界水平[5]。从故障诊断技术层面来看,美国占有领先地位,例如美国机械工程师学会(American Society of Mechanical Engineers,ASME)和美国宇航局(NASA)。欧洲一些工业国家的故障诊断研究和开发也有了广泛进展,且具有各自的专长和特色,取得了一定的成果[6-8]。从上世纪 80 年代开始,国内各大院校和科研所等积极开展了对故障诊断技术的研究。其中,清华大学、西安交通大学、华中科技大学、哈尔滨工业大学、湖南大学、重庆大学、南京理工大学等高校的研究成果较为先进。如清华大学、北京电力科学研究所与陡河电厂联合开发的大型汽轮发电机振动监测和故障诊断系统;华中科技大学开发的汽轮机工况监测和诊断系统“KBTGMD”等  [9]。 国内外的应用实践表明:对于电气设备的故障诊断,可以通过积极地掌握其运行状态和电气参数特性,及时的诊断与动作保护可减少突发性故障带来的影响,提高设备的安全性和可靠性,从而增加电力系统的经济效益。由于电力电子设备的自身特点与电力电子器件的不断更新,状态监测与故障诊断技术的难度不断增大。除个别项目外,大部分电力电子变流电路故障诊断方法仍处于研究发展阶段[10-11]。 故障诊断的流程如图 1.2 所示,其中故障诊断方法大致可分为特征提取、信号处理和模式识别三大类。其中,特征提取的故障诊断方法主要是搭建数学模型,包括参数模型法和主元分析法等;信号处理方法主要对功率谱进行分析;模式识别方法主要通过机器学习算法构建分类器,包括贝叶斯、支持向量机和专家系统等优秀方法。 
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2  电力电子变流电路故障建模与信号提取 
 
2.1  电力电子变流电路故障简介
电力电子变流电路主要由主电路、控制电路和驱动电路等多个部分组成。其中,主电路起到最重要的作用,对其可靠性的要求也最高。在实际工业调查中,图 2.1 为电力电子变流电路中各类元件发生故障的概率分布。可以看出,电力电子器件是最容易失效的部件。这些电力电子器件主要包括主电路中各种功率半导体器件,由此针对电力电子主电路中各种功率半导体器件的故障诊断方法研究更具有实际意义。功率半导体器件发生的故障类型分为参数型和结构型两种。在结构型故障中,结构型开路故障由于不可逆的失效机理会产生最为严重的影响,而且其发生的概率具有偶然性和未知性,更需要得到及时准确的诊断。本文选择三相六脉冲整流电路中晶闸管的开路故障作为故障诊断方法的研究对象。 
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2.2  三相六脉冲整流电路故障类别编号 
三相桥是目前应用最为广泛的整流电路,由两组三相半波整流电路串联组成。如图2.2 所示,共阴极组为阴极连接的 3 只晶闸管(T1、T3、T5),共阳极组为阳极连接的 3只晶闸管(T2、T4、T6)。共阴极组输出电压是输入电压的正半周的包络线,共阳极组则是输出负半周的包络线,总电压是正、负两个电压的串联值。 根据图 2.2 中 6 个晶闸管的排列位置,对三相六脉冲整流电路中晶闸管开路故障的故障类别进行编号。考虑到晶闸管可能发生的故障情况,按照 0 只晶闸管故障、1 只晶闸管故障、同相 2 只晶闸管故障、同桥 2 只晶闸管故障以及交叉 2 只晶闸管进行分类,共分为 5 种故障类型。由于 3 只及 3 只以上晶闸管同时发生故障的概率很小,本文不考虑此类故障。如表 2.1 所示,按照故障类型依次对故障类别编号,得到 22 种故障类别。 
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3   集成学习技术的分析与研究 .... 22 
3.1   集成学习技术简介 ......... 22 
3.2   经典集成学习算法介绍 ........... 23
3.2.1   Boosting 算法介绍 ........ 23 
3.2.2   Bagging 算法介绍 ......... 24 
3.2.3   Boosting 算法与 Bagging 算法的比较 ....... 25 
3.3   本章小结 ..... 26 
4   基于 BP-Adaboost 分类器的变流电路故障诊断方法 .... 27 
4.1   BP 神经网络简介 ........... 27 
4.1.1   人工神经网络 ...... 27 
4.1.2   BP 神经网络 ........ 28 
4.2   BP-Adaboost 分类器构建 ........ 29
4.4   本章小结 ..... 42 
5   基于分类间隔改进随机森林的变流电路故障诊断方法 .......... 43 
5.1   决策树简介 ........... 43
5.2   随机森林模型搭建 ......... 45 
5.3   基于分类间隔改进的随机森林分类器构建 ......... 50
5.4   算例分析 ..... 55 
5.5   本章小结 ..... 57 
 
5  基于分类间隔改进随机森林的变流电路故障诊断方法 
 
应用 Bagging 算法生成多个随机基分类器的思想,提出了基于分类间隔随机森林分类器的电力电子变流电路故障诊断方法。先将 Bagging 算法与决策树相结合,通过Bagging 算法随机生成多棵决策树构建随机森林。然后运用分类间隔分析每棵决策树的诊断分类能力对随机森林进行改进。根据分类效果的排序删除分类不佳的决策树,保留的决策树具有更好的分类效果,从而构建规模更小但故障诊断能力更高的改进随机森林,最后根据随机森林中每棵决策树投票得到诊断输出。
 
5.1  决策树简介 
决策树(Decision Tree)表示一类以实例为基础的归纳学习方法。最早由 Hunt 等人提出的 CLS 算法,以及后来出现的 ID3 方法都得到了广泛关注和运用。目前,决策树的主流算法有 C4.5,CART 和 PUBLIC 等[63-64]。其中 ID3 和 C4.5 属于基于信息熵分裂的决策树;CART 属于基于 Gini 指数分裂的决策树。决策树的一大优点是可以从无规律、无次序、大量的样本集中推导出分类规则,也能表示多个 IF—Then 规则。决策树采用一种“自顶向下、分而治之”的递归方式完成生长,常见的决策树结构如图 5.1 所示。 决策树这种自顶向下递归方式的实质是将样本数据从根节点开始排列,通过非叶子节的递推对样本进行分类,最终由末端叶子节点表示分类类别结果。决策树中非叶子节点代表对样本数据中一个属性取值的测试,其中“YES”和“NO”代表实例集中的正例和反例,这种分类方式在解决二分类问题上存在优势。 
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总结 
 
本文以完善与提升电力电子变流电路开路故障的高效智能诊断方法为目的,针对现有故障诊断方法在非线性、多类别分类问题中存在的不足,深入研究电力电子变流电路开路故障诊断方法,提出两种切实可行的优化诊断方法以实现对故障的高效诊断。本文主要工作如下: 
(1)电力电子变流电路故障建模与信号提取。 以三相六脉冲整流电路中的晶闸管开路故障为研究对象,以此为基础完成故障建模并实现软件仿真模拟及实验模拟。对软件仿真模拟得到的故障波形经采样提取训练样本数据,对训练数据进行加噪处理得到仿真测试数据;而后,通过实验平台的搭建实现实验测试数据的提取。样本数据和测试数据的有效提取为后续诊断方法的实现与对比奠定良好基础。 
(2)提出一种基于 BP-Adaboost 强分类器的变流电路故障诊断方法。 将单一 BP 神经网络视为弱分类器,利用 Adaboost 算法对 BP 神经网络进行迭代优化,生成五个带权重的弱分类器组成的强分类器。结合 Adaboost 算法与 BP 神经网络的故障诊断方法不仅有效降低了 BP 神经网络在故障诊断中易陷入过拟合的可能性,而且对比单一 BP 神经网络分类器具有更高的泛化能力与分类能力。仿真和实验测试数据证明了该故障诊断方法具有泛化能力强、正确诊断率高的优点。 
(3)提出一种基于分类间隔改进随机森林的变流电路故障诊断方法。 通过计算决策树在随机森林中分类间隔的度量值来衡量决策树的分类效果,删除分类效果欠佳的决策树以形成规模更小、分类效果更好的随机森林分类器。最后,利用仿真和实验测试数据证明了该故障诊断方法诊断速率快、抗噪能力强及正确诊断率高的优点。 
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