重庆理工大学学报2021，Vol.35Issue(4) ：152-158.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.04.020

基于小波包和量子神经网络的逆变器故障诊断

Fault Diagnosis of Three-level Inverter Based on Quantum Neural Network and Wavelet Packet Analysis

丁毅 何怡刚 李兵 崔介兵
重庆理工大学学报2021，Vol.35Issue(4) ：152-158.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.04.020
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基于小波包和量子神经网络的逆变器故障诊断

Fault Diagnosis of Three-level Inverter Based on Quantum Neural Network and Wavelet Packet Analysis

丁毅 1何怡刚 1李兵 1崔介兵1
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作者信息

  • 1. 合肥工业大学 电气工程与自动化学院,合肥 230009
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摘要

针对三电平逆变器电路拓扑结构复杂,电路具有较强的非线性特征问题,提出一种基于小波包分析和量子神经网络的三电平逆变器开路故障诊断方法.采用三电平逆变器上、中、下桥臂电压作为测量信号,通过小波包方法对桥臂输出电压信号进行分析,获取故障信号小波节点系数;计算各节点小波能量谱特征并进行归一化处理,得到IGBT不同故障状态下的故障特征;利用故障特征训练量子神经网络,并对其进行测试以确定故障类别;通过实验平台验证了算法可行性.实验结果表明:提出的方法适用于三电平逆变器故障诊断,具有工程参考价值.

关键词

三电平逆变器/故障诊断/小波包分析/量子神经网络

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基金项目

国家自然科学基金(51777050)

装备预先研究重点项目(41402040301)

出版年

2021
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量3
参考文献量13
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