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一种改进随机森林算法的并网逆变器开路故障诊断方法

2024-05-20 16:26250下载
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  摘要:对并网逆变器IGBT开路故障高效诊断有助于快速发现故障,确保并网逆变系统的稳定运行和设备安全。现有IGBT开路故障诊断方法存在特征提取难,诊断正确率差等问题,为此提出了一种改进随机森林算法的并网逆变器IGBT开路故障诊断方法,首先利用极大重叠离散小波(MODWT)分解提取出三相电流信号各频带的小波能量,作为IGBT开路故障诊断用特征值;然后利用改进的随机森林算法识别不同类型的故障;最后对各种并网逆变器IGBT开路故障进行诊断实验。实验结果表明,相对于传统的BP神经网络、SVM等诊断方法,该方法诊断正确率高,可适用于并网逆变器IGBT开路故障诊断。

  文章目录

  1 故障模式分析

  1.1 故障模式

  1.2 IGBT开路故障特征分析

  1.2.1两管故障

  2 开路故障诊断算法

  2.1开路故障诊断算法流程

  2.2 MODWT能量特征值提取

  2.2.1 MODWT原理

  2.2.2 故障特征值提取

  2.3故障特征向量降维

  2.4 基于改进随机森林算法的故障诊断方法

  2.4.1传统随机森林算法

  2.4.2改进随机森林算法

  3 实验评估

  3.1 系统仿真

  3.2故障诊断结果及分析

  4 结论



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