[发明专利]一种用于串联12脉波相控整流电路晶闸管故障诊断的方法在审
| 申请号： | 201910818818.7 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110516798A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 张丹丹;路灿 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G01R31/26 |
| 代理公司： | 61200 西安通大专利代理有限责任公司 | 代理人： | 张海平<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于串联12脉波相控整流电路晶闸管故障诊断的方法，包括：步骤一:确定串联12脉波相控整流电路中晶闸管故障状态类型数量；步骤二：采用周期、离散化方法提取故障特征；步骤三：故障样本的采集；步骤四：使用PNN网络对样本进行学习训练；步骤五：对故障情况进行分类；步骤六：对实际电路发生的故障进行性能测试，验证该方法的可行性。本发明设计新颖，简单可行，对连续周期波形离散采样、归一化的处理方法具有诊断精度高、诊断速度快、步骤简单的优点，信号处理环节克服了小波变化处理平稳信号中样本区间一旦建立就不好更改、灵活性不足的缺点，故障模式环节克服了神经网络检测方法范化能力弱、容易陷入局部极小点的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 相控整流电路 晶闸管 脉波 串联 故障状态类型 信号处理环节 诊断 方法提取 故障模式 故障特征 故障样本 故障诊断 离散采样 连续周期 平稳信号 神经网络 实际电路 小波变化 性能测试 学习训练 样本区间 归一化 极小点 离散化 样本 验证 采集 分类 检测 环节 网络 | ||
【主权项】：
1.一种用于串联12脉波相控整流电路晶闸管故障诊断的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、确定串联12脉波相控整流电路中晶闸管故障类型状态数量：/n根据串联12脉波相控整流电路原理图和整流电路的工作原理对实际运行的晶闸管断路进行故障分类，将串联12脉波相控整流故障分为11大类115小类；/n步骤二、提取故障特征：/n步骤三、样本采集：/n取步骤一中11大类中的各自一种情况作为故障元的故障样本向量和故障模式作为故障数据样本；/n步骤四、学习训练：/n将步骤三中11大类故障进行编号并录入至PNN网络进行训练分类，故障信息识别后的输出即可产生故障模式类别；/n步骤五、故障分类：/n在Matlab软件中对编写的PNN分类函数程序进行仿真，PNN网络完成训练后输出一个故障类别模式组：yc＝{1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11}，表示已经完成对故障标准样本数据的分类训练；/n步骤六、故障识别：/n在实际电路中模拟发生步骤一的11大类中取做样本的任意一种故障情况，用示波器测量输出端电压波形，考虑带电阻负载，在示波器中设置采样时间为1e-3，即一周期采样故障波形20个点，把这些点导入Matlab窗口中进行归一化处理，然后输入PNN网络，这时通过编译程序就会输出该类故障对应的模式组别，在1-11大类之间，分别对应训练好的故障类别，通过查故障模式类别表就能够知道晶闸管发生断路的位置，从而完成故障识别的功能。/n
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