基于EMD-DTRVM方法的三电平逆变器故障诊断
来源期刊:控制工程2019年第12期
论文作者:陶洪峰 周超超 杨慧中
文章页码:2291 - 2298
关键词:逆变器;三电平;故障诊断;决策树相关向量机;经验模态分解;
摘 要:为选择二极管箝位型三电平逆变器为研究对象,针对其开路故障问题,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和决策树相关向量机(Decision Tree Relevance Vector Machine, DTRVM)的三电平逆变器故障诊断方法。首先分析逆变电路的运行情况并定义故障标签,并以逆变器的桥臂电压为测量信号。然后利用EMD提取"能量和能量熵"形式的特征向量,再利用粒子群聚类算法构造决策树结构,通过训练树结构中的RVM分类模型,最终实现三电平逆变器的故障诊断。与其他方法相比,该方法具有设置参数少、结构高效、诊断速度快且精度高等优点。
陶洪峰,周超超,杨慧中
江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室
摘 要:为选择二极管箝位型三电平逆变器为研究对象,针对其开路故障问题,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和决策树相关向量机(Decision Tree Relevance Vector Machine, DTRVM)的三电平逆变器故障诊断方法。首先分析逆变电路的运行情况并定义故障标签,并以逆变器的桥臂电压为测量信号。然后利用EMD提取"能量和能量熵"形式的特征向量,再利用粒子群聚类算法构造决策树结构,通过训练树结构中的RVM分类模型,最终实现三电平逆变器的故障诊断。与其他方法相比,该方法具有设置参数少、结构高效、诊断速度快且精度高等优点。
关键词:逆变器;三电平;故障诊断;决策树相关向量机;经验模态分解;