電力電子方向畢業論文
隨著社會的發展和科技的進步,電力電子技術發展十分迅速,日趨廣泛地應用於能源、工業、資訊、家電消費品等領域。下文是小編為大家蒐集整理的關於的內容,歡迎大家閱讀參考!
篇1
淺析電力電子系統故障診斷方法
摘要:由於故障診斷是從被監測和診斷的物件表徵去尋找故障的成因、部位,並確定故障的嚴重程度的,因此,如果把由已知故障去分析系統或裝置的執行特性與表徵叫做正問題,那麼故障診斷就是逆問題了。
關鍵詞:電力電子系統,故障診斷
電力電子電路的實際執行表明,大多數故障表現為功率開關器件的損壞,其中以功率開關器件的開路和直通最為常見。電力電子電路故障診斷與一般的類比電路、數位電路的故障診斷存在較大差別,由於電力電子器件過載能力小,損壞速度快,其故障資訊僅存在於發生故障到停電之前數十毫秒之內,因此,需要實時監視、線上診斷;另外電力電子電路的功率已達數千千瓦,類比電路、數位電路診斷中採用的改變輸入看輸出的方法不再適用,只能以輸出波形來診斷電力電子電路是否有故障及有何種故障。
故障診斷的關鍵是提取故障的特徵。故障特徵是指反映故障徵兆的訊號經過加工處理後所得的反映裝置與系統的故障種類、部位與程度的綜合量。故障診斷方法按提取特徵的方法的區別,可分為譜分析方法、基於動態系統數學模型的方法、採用模式識別的方法、基於神經網路的方法、專家系統的方法、小波變換的方法和利用遺傳演算法等。這些方法將在下文具體介紹。
1.故障診斷中的譜分析方法
在故障診斷中比較常用的訊號處理方法是譜分析。。常用傅立葉譜、沃爾什譜,另外還有濾波、相關分析等。譜分析的目的:訊號中包含噪聲,為了提取特徵;故障訊號的時域波形不能清楚地反映故障的特徵。而電力電子電路中包含故障資訊的關鍵點訊號通常具有周期性,因此可以用傅立葉變換將時域中的故障波形變換到頻域,以突出故障特徵,實現故障診斷。
傅立葉變換是將某一週期函式分解成各種頻率的正弦分量,類似地,沃爾什變換是將某一函式分解成一組沃爾什函式分量。自適應濾波是一種數字訊號的處理統計方法,它不需要知道訊號一二階的先驗統計知識,直接利用觀測資料,通過運算改變濾波器的某些引數,而使自適應濾波器的輸出能自動跟蹤訊號特性的變化。在電力電子系統故障診斷中,可以用自適應處理來實現噪聲抵消,譜線增強等功能,從噪聲背景下提取故障特徵,從而實現準確的診斷。
2.引數模型與故障診斷
如果系統的數學模型是已知的,就可以通過測量,估計系統的狀態和引數,確定狀態變數和系統參量是否變化。採用基於系統數學模型的故障診斷方法,可以從較少的測量點去估計系統的多個狀態量或系統引數,從而實現故障診斷。
進一步又可以分為檢測濾波器方法、狀態估計法和引數辨識方法三種。
2.1檢測濾波器方法
它將部件、執行機構和感測器的故障的輸出方向分別固定在特定的方向或平面上。
2.2狀態估計法
通過監測系統的狀態變化,也能反映由系統引數變化引起的故障,並對故障進行診斷。與一般的狀態估計不同,在進行故障診斷時,並不是去估計未知的狀態資訊,而是藉助觀測器或卡爾曼濾波器去重構系統的輸出,以便取得系統輸出的估計值。這個估計值與實際輸出值之差就叫量測殘差。殘差中含有大量的系統內部變化的資訊,因此可以作為故障診斷的依據。狀態估計法的優點是線上計算量小,診斷速度快。
2.3引數辨識方法
實時辨識出系統模型的引數,與正常時模型的引數比較,確定故障。常用的有最小二乘法。
3.模式識別在故障診斷中的應用
故障的模式識別就是從那些反映系統的資訊中抽取出反映故障的特徵,並根據這些特徵的不同屬性,對故障進行分類。用模式識別方法進行故障診斷,是根據樣本的數學特徵來進行的,因此它不需要精確的數學模型。。對於一些被診斷物件數學模型過於複雜、不易求解的問題,模式識別方法也是適用的。另外,在對工業系統的故障診斷中應儘量利用非數學包括物理和結構方面的特徵,設計出各種各樣的特徵提取器,這樣將有利於利用對已有系統的知識,有利於減少計算工作量。由於特徵的選擇和提取與待識別的模式緊密相關,故很難有某種泛泛的規律可循。目前常用的方法有:最小距離分類法,Bayes分類法,Fisher判別法,從引數模型求特徵,用K-L變換提取特徵等
4.基於神經網路的故障診斷方法
利用神經網路的自學習、自歸納能力,經過一定的訓練,建立起故障訊號與故障分類之間的映像關係。利用學習後的神經網路,實現故障診斷。神經網路是由大量的神經元廣泛互連而成的網路,這裡以BP網路為例加以介紹。BP網路是單向傳播的多層前向網路,它由輸入層、中間層和輸出層組成,中間層可有若干層,每一層的神經元只接受前一層神經元的輸出。BP網路中沒有反饋,同一層的節點之間沒有耦合,每一層的節點隻影響下一層節點的輸入。
BP網路一般採取的學習演算法是:網路的輸出和希望的輸出進行比較,然後根據兩者之間的差調整網路的權值,最終使誤差變為最小。當電力電子電路發生故障時,如果能夠利用神經網路的學習能力,使故障波形與故障原因之間的關係通過神經網路的學習後儲存在其結構和權中,然後將學習好的神經網路用於故障診斷,神經網路就可以通過對當前電壓或電流波形的分析,得出故障原因,從而實現故障的線上自動診斷。
5.專家系統
由於故障診斷是從被監測和診斷的物件表徵去尋找故障的成因、部位,並確定故障的嚴重程度的,因此,如果把由已知故障去分析系統或裝置的執行特性與表徵叫做正問題,那麼故障診斷就是逆問題了。這種逆問題的求解明顯不同於正問題的求解,而人工智慧AIArtificialIntelligence技術中的專家系統ESExpertSystem正是解這種逆問題的有利工具。專家系統是人工智慧研究的一個分支,它是通過模擬專家的經驗,實現故障診斷。專家系統的結構如下表所示:一個典型的診斷專家系統通過線上監測並進行資料採集、存貯,然後傳送到診斷執行中心,在這裡由專家系統進行處理、分析和診斷,最後將診斷結果和處理建議自動地反饋回執行現場。因此,專家系統是診斷系統中最核心的部分。
6.小波變換的方法
在故障診斷中,突變訊號往往對應著裝置的某種故障,分析和識別系統中產生的各種波形訊號,並判別其狀態,是進行電路故障診斷中的有效方法之一。裝置正常執行時發出的訊號較平穩,一旦裝置出現故障,就將發出具有奇異性的動態非平穩訊號。為了實現裝置故障的快速、準確檢測,必須有效地識別故障發生瞬間的非平穩訊號。訊號的處理與分析是故障預測和診斷的基礎,提高診斷的準確度需要訊號處理和分析方法,小波變換以其對非平穩訊號區域性化分析,及良好的時—頻定位功能的突出優點,為故障診斷提供了新的、強有力的分析手段,彌補了傳統故障診斷中因為專家的經驗知識很難精確描述,存在知識獲取的“瓶頸”問題。。
7.遺傳演算法
遺傳演算法GAGeneticAlgorithm是一種新發展起來的優化演算法,目前它已經成為人們用來解決高度複雜問題的一個新思路和新方法。它依據適者生存、優勝劣汰的進化規則,對包含可能解的群體進行基於遺傳學的操作,不斷生產新的群體並使群體不斷進化,同時以全域性並行搜尋優化群體中的最優個體以求得滿足要求的最優解。GA以其能以較大概率求得全域性最優解、計算時間較少、具有較強魯棒性等特點在電力電子故障診斷系統中也得到了應用。合理利用採集資訊即把採集資訊分為三層,運用遺傳演算法進行分層資訊故障診斷;將遺傳演算法應用在故障診斷專家系統的推理和自學習中,可以克服專家系統存在的推理速度慢和在先驗知識很少的情況下知識獲取困難的障礙,提高了專家系統的適應性。
參考文獻:
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篇2
淺談電力電子模擬教學
摘要:該文介紹了一種基於multisim模擬軟體的電力電子課程教學方法。並選擇了兩種典型的電力電子電路進行模擬實驗,通過實驗過程詳細說明了模擬電路的建立、電子元件的選擇、電路引數設定以及波形分析。
關鍵詞:multisim;模擬;電力電子電路
1 概述
電力電子技術是強電專業的一門核心基礎課程,其實踐性很強,對學生的動手能力要求較高。筆者在該課程的教學過程中發現主要存在以下幾個問題:
1學生很難理解電力電子器件的工作原理,比如閘流體的導通和關斷條件。
2在授課過程中電力電子波形的繪製需要花費較長的時間,尤其是三相電路的相關波形。
3在實訓過程中耗材的損耗很大,比如閘流體、電晶體等。
4電力電子系統多為高電壓、大電流的大功率系統,實訓過程中對於學生的人身安全和裝置安全不能得到絕對保證。
如果在教學過程中引入計算機模擬技術就可以很好的解決這些問題,同時模擬教學可以使得教學過程更為生動、直觀,有利於激發學生的學習興趣,提高教學質量。
2 multisim模擬軟體介紹
20世紀80年代加拿大的IIT公司推出了一款頗具特色的電子模擬軟體EWB5.0,其介面形象直觀、操作方便、分析功能強大、易學易用。Multisim軟體是它的升級版,本文中所使用的是最新的multisim10版本,其主要特點有:
1具有完全互動式的模擬器,允許使用者對電路進行實時的改變,並能實時的看見電路模擬結果。
2具有二十多種不同的虛擬儀器,包括示波器、萬用表、頻譜分析器等。
3功能強大的教學選項,老師可以自行制定Multisim 10的使用介面和可能選用的儀器和分析,從而控制學生在電路中所見的畫面,以及能夠存取的功能。
416000個零件資料庫,16000個零件資料庫。
圖1為multisim10的主介面。
3 模擬例項
1單相半波可控整流電路阻性負載
啟動multisim10軟體,從其元件庫中選擇所需的電路元件,連線成電路。如圖2所示。其中雙蹤示波器用來顯示觸脈衝和負載上的電壓波形,A相位為負載波形,B相位為觸發波形。
啟動電路開始模擬,波形如圖3所示,顯然負載上的波形為缺口的正弦半波波形。
2三相半波可控整流電路阻感性負載
如圖4所示為三相半波整流電路,負載為阻感性負載。圖5為阻感性負載上的電壓波形。
4 結束語
利用multisim實現模擬實驗教學,同傳統的電力電子實驗相比,可以邊實驗邊修改,由於使用的元器件和儀表都是虛擬的,所以不存在安全問題,另外實驗成本低,實驗效率高,實驗結果直觀形象。學生在模擬實驗過程中,有自己獨立思考的時間和空間,有利於培養學生的創新思維能力。但是模擬實驗並不能完全取代傳統的實驗手段,因為學生在模擬實驗中看到的都是理想波形,而實際上會存在很多的干擾訊號,學生只有在真實的硬體試驗中才會掌握。只有將模擬實驗與硬體實驗相結合,才能幫助學生更快更好地掌握知識,進一步提高學生的綜合實驗和創新的能力。
參考文獻:
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