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基于VMD小波包能量熵的风电机组变流器故障诊断方法

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变流器是实现风电机组并网运行的关键电力装备,在外界环境因素、内部电压电流应力作用下,其功率器件易发生机械或电气故障.该文提出一种基于变分模态分解(VMD)小波包能量熵与支持向量机(SVM)的永磁同步风电机组变流器故障诊断方法.首先,对风电机组网侧变流器的输出电流进行变分模态分解,得到多个固有模态分量;然后,利用小波包分解提取出各模态分量的小波包能量熵作为故障特征向量,以减少故障特征的维数.最后,将约简的故障特征向量输入SVM中进行训练和故障识别.研究结果表明,所提方法可对网侧变流器的典型单一和双开路故障进行诊断,对提升永磁同步风电变流器的可靠性和安全性具有现实指导意义.
Fault Diagnosis Method of Wind Turbine Converter Based on VMD Wavelet Energy Entropy and SVM

顾建锋、杨维满、赵春娟、王伟年

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兰州理工大学 电气工程与信息工程学院,甘肃 兰州 730050

甘肃省新能源电力变换与控制工程研究中心,甘肃 兰州 730050

国网甘肃省电力公司经济技术研究院,甘肃 兰州 730050

故障诊断 风电机组 变分模态分解 小波包能量熵

国家自然科学基金资助项目国网甘肃电力公司经济技术研究院项目

51867016SGGSJYOONYJS2100085

2023

10.16576/j.ISSN.1007-4414.2023.03.044

机械研究与应用
甘肃省机械科学研究院

机械研究与应用

影响因子：0.267
ISSN：1007-4414
年,卷(期)：2023.36(3)
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