摘 要：以三相SPWM逆變系統為例,針對電力電子電路由于具有非線性的特征而無法采用精確的數學模型進行故障診斷,提出一種基于小波分析和神經網絡的新型電力電子電路故障診斷方法。建立三相SPWM逆變電源非線性的MATLAB仿真模型,以三相輸出故障電壓作為故障信息,利用小波分析的方法提取低頻能量值作為特征向量,通過神經網絡實現逆變器故障橋臂定位,最后利用逆變三相電壓同一橋臂故障電壓的對稱性的特點,用一種簡單的判斷邏輯實現故障元件的分離。仿真結果表明,該方法是準確可靠的。 關鍵字：逆變器; 小波分析; 神經網絡; 故障診斷 　　在電力電子電路中大多數的故障表現為晶閘管的損壞，其中晶閘管的開路和短路最為常見。由于電力電子電路故障和模擬電路故障不同，從發生到停電的時間極短，運行人員很難在極短的時間里判斷出故障元件的位置，即使是經驗豐富的人員也可能會受到外界因素影響而誤診。因此，對電力電子電路實現在線實時監測和故障診斷就顯得很有必要。 　　近年來國內外許多學者已進行了很多有效的工作。文獻介紹了仿真分析診斷法和基于模型的故障診斷方法，但這兩種方法的缺點是必須建立系統的準確數學模型，若模型不準確則會直接影響診斷的準確性。文獻利用逆變器元件故障后的電流軌跡分析提出了一種基于知識的故障診斷方法，該方法雖然可以實現故障檢測與診斷，但當外界干擾較強時，會嚴重影響電流軌跡，不利于故障分離。 　　詳情請點擊：一種新型電力電子電路故障診斷方法