电力电子故障诊断
浅谈电力电子电路故障诊断基本概念和方法
一
７０ —
日趋 重 要 。
长期 以来 ， 人们采取两 种维修对 策 ： 等设 备坏 了再进行维修 ， 称为 事后维修 。 这种办法的 问题 是经济损失很 大。 － 检修设备 。 ｂ 定期 称为预 防维修 。 这种方法有一定的计划性和预 防性 ， 但
其缺点是如无故障 ， 济损失较大 。 则经 电力 电子设备 由很多部分组成 ， 包括电力 电子主电路 、 电动机 、 电机和各种应用 电路 。 发 对电力 电子设备进行故障诊断就是要对所有的 这些 电路进行故障检测和诊断 。电力电子电路 是整个 电力电子设 备中最关键的部分 。对其的
故障检测和诊断就显得尤其重要 。 １ ． ２电力电子故障诊断 的作用 实现早期 预报 。 防止事故发生 －． ｂ 预知性 维修 。 提高设备管理水平 ．方便检修 ， ｃ ． 缩短了维 修时间， 高设备利用率 ；． 提高设 备的设计 提 ｄ 对 制造水平 ， 改善产品质量有指导意义 。 ２电力电子电路故障诊断方法 电力 电子 电路 故障诊 断技术 包括两方 面 的内容： 故 障信息的检测 ：以一定 的检测技 术。 获取故障发生 时的所需故障信息 ， 供故障分 析， 推理用 ；． 障的诊断 ： 据检 测的故 障信 ｂ 故 依 息。运用合适 的故 障诊断方法 ，对故障进行分 析、 推理 ， 找出故障发生 的原 因并定位故障发生 部位。传统的故障诊断方法在 电力 电子电路故 障诊断中也得到的广泛应用 ， 如故障字典法 、 故 障树、 专家系统等。 ２１ ．故障字典法 把一 组典型 的测量 特征值和 故障值 以一 定的表格形式存放 ， 比较测量值和特征值 ， 通过 判断故障 。先用计算 机对 电路正常状态和所有 硬故 障状态模拟 ， 建立故 障字典 。 然后对端 口测 试进行分析 ， 以识别故 障 ， 即将选定节点上测出 的电压与故障字典 中电压 比较 ，运用某些隔离
电力电子电路故障诊断方法仿真
Ｋ Ｅ ＹＷ Ｏ ＲＤ Ｓ ： Ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ； Ｆ ａ ｉ ｌ ｕ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｃ ｕ ｒ ｓ ｏ ｒ ； Ｐ ａ ｔ ｒ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗ ａ ｒ ｍ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ （ Ｐ Ｓ Ｏ）
中 图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ 文献标识码 ： Ｂ
Ｐｏ ｗｅ ｒ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｃｉ ｒ ｃ ｕ ｉ ｔ Ｆａ ｕ ｌ ｔ Ｄｉ ａ ｇ ｎｏ ｓ ｉ ｓ Ｍｅ ｔ ｈｏ ｄｓ Ｓｉ ｍ ｕｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ＸＩ Ｅ Ｍｉ ｎ （ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｕ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ ２ １ ０ ０ ０ ９ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
第３ ０ 卷 第１ ２ 期
文章 编 号 ： １ ０ ０ ６— ９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ３ ） １ ２— ０ ３ ７ ２— ０ ４
计
算
机
仿
真
２ ０ １ ３ 年ｌ ２ 月
电 力 电子 电 路 故 障 诊 断 方 法 仿 真
谢 昊
（ 南京工业大学电子与信息工程学院 ， 江苏 南京 ２ １ ０ ０ ０ ９） 摘要 ： 研究 电力电子电路故障准确诊断 问题。一般的电力电子 电路 中的电子器件 工作在与电力相关 的高压 环境下 ， 负载 能
电力电子电路故障诊断及预测方法研究
电力电子电路故障诊断及预测方法研究摘要：随着电力电子技术的不断发展，各类电力电子设备已广泛应用于各行各业的领域。
然而，常常出现因电力电子电路故障导致的设备损坏、停机甚至安全事故。
因此，快速准确地诊断电力电子电路故障，并进行预测，具有非常重要的意义。
本文首先介绍了电力电子电路的基本原理及其常见故障形式，然后详细阐述了电力电子电路故障的诊断方法，包括诊断信息的采集和处理、故障特征提取和故障定位等环节。
接着，针对电力电子电路故障的预测需求，本文还介绍了一些常见的预测方法，包括基于统计模型的预测方法和基于机器学习的预测方法，并分析了各自的优缺点。
最后，通过实验验证了所述方法的可行性和准确性。
关键词：电力电子，电路故障，故障诊断，预测方法电力电子电路故障诊断及预测方法研究一、引言电力电子技术已广泛应用于各个领域，例如电力系统、交通运输、军事装备、医疗设备等。
然而，电力电子设备存在着各种故障，例如元器件老化、温度过高、电源电压波动等，这些故障不仅会导致设备损坏和停机，还可能引发严重的安全事故，因此快速准确地诊断故障并进行预测具有重要的意义。
二、电力电子电路故障形式电力电子电路常见的故障形式包括：元器件老化、元器件失效、电源电压波动、短路、开路等。
以上故障均会导致电路的性能降低或完全失效，甚至可能引发火灾或爆炸。
三、电力电子电路故障诊断方法针对电力电子电路故障，常用的诊断方法包括：1. 诊断信息的采集和处理通过对电力电子电路的参数进行实时监测和分析，采集有关故障的信息，并对信息进行处理和分析，提取故障特征。
2. 故障特征提取通过分析采集到的数据，提取出反映故障的特征，例如信号的幅值、频率、相位等。
3. 故障定位通过对故障特征进行分析，确定故障发生的位置，例如故障出现在哪个元器件或哪一段电路。
四、电力电子电路故障预测方法电力电子电路故障预测方法主要包括基于统计模型的预测方法和基于机器学习的预测方法。
1. 基于统计模型的预测方法通过对电力电子电路的历史数据进行分析，建立统计模型，从而预测未来可能出现的故障。
电力系统电力电子设备的故障诊断与维护考核试卷
6.在电力电子设备中，_______是一种常见的散热方式。（）
7.为了提高电力电子设备的可靠性，应采用_______和_______等设计原则。（）
8.电力电子设备中的_______是一种用于保护器件不受过电压损害的元件。（）
1.电力电子设备故障诊断中常用的方法有：( )
A.电压测试
B.电流测试
C.温度测量
D.外观检查
2.下列哪些因素可能导致电力电子设备故障？( )
A.过电压
B.过电流
C.环境污染
D.人为操作失误
3.电力电子设备维护时，应重点检查的项目包括：( )
A.连接器
B.散热器
C.电源线
D.控制电路
4.以下哪些是电力电子设备中的主要电力电子器件？( )
A.散热器故障
B.风扇故障
C.环境温度过高
D.所有上述
14.在进行故障诊断时，以下哪种技术可以用于电力电子设备的状态监测？( )
A.红外热成像
B.超声波检测
C.振动分析
D.所有上述
15.以下哪种情况可能导致电力电子设备中的触发电路故障？( )
A.电源电压波动
B.环境湿度变化
C.接触不良
D.所有上述
16.下列哪种方法通常用于电力电子设备的故障预测？( )
A.故障类型的多样性
B.故障原因的隐蔽性
C.故障诊断技术的复杂性
D.所有上述
17.在电力电子设备维护中，以下哪些措施可以降低故障率？( )
A.定期对设备进行检查
B.及时更换老化元件
C.避免设备超负荷运行
D.所有上述
电力电子器件故障检测的灰色理论方法探讨
电力电子器件故障检测的灰色理论方法探讨摘要：从电力电子器件及其故障的特殊性出发,提出电力电子器件及其故障具有灰色性质,从而为灰色理论系统应用于电力电子器件的故障诊断提供了前提。
本文以IGBT为例,运用灰色关联方法对电力电子器件的故障诊断进行了验证。
结果表明,在信息量不多的情况下,灰色关联分析方法是电力电子器件故障诊断的一个有效工具。
关键词：电力电子器件故障诊断灰色系统灰色关联平均值参考模式电力电子器件在电力电子技术时代扮演着非常重要的角色,由它们组成的具有节能与环保性质的电力电子装置的应用越来越广。
但由于器件本身的特殊性,它们又是电力电子装置中的薄弱环节。
在所有故障中,它们的故障所占比例较高。
而一旦发生故障,将会给生产带来巨大损失。
若能在其发生故障时立刻检验出来,及时采取措施,减少停机时间,其意义将是十分巨大的。
目前,人们对电力电子器件的故障机理的认识还不全面、不充分。
在没有故障机理模型的条件下,如何利用有限的信息量,判别出电力电子器件的性能状态,目前也还没有得到广泛深入的研究。
本文试图在应用灰色系统理论对电力电子器件故障诊断方面进行初步探讨。
1 灰色系统理论简介控制论中,常借助颜色来表示研究者对系统内部信息和系统本身的了解及认识程度。
“白”指信息完全确知,“黑”指信息完全不知,“灰”则指信息不完全与非唯一,即部分信息确知,部分信息不确知,这是“灰”的基本含义。
相应地,信息完全确知的系统称为白色系统,信息完全不明确的系统称为黑色系统,而介于上述二者之间的信息不完全的系统称为灰色系统。
由于黑、白、灰是相对于一定的认识层次而言的,具有相对性,所以世上没有绝对的白色系统,也没有绝对的黑色系统,大量存在的是灰色系统。
灰色系统(Grey System)理论属于系统论的范畴,是华中理工大学邓聚龙教授在1982年提出的。
经过二十来年的发展,形成了一套完整的理论体系。
此理论包括灰色预测,灰色控制,灰色规划,灰色决策等内容,其中灰色预测模型是灰色预测的基础,灰色预测是控制、规划、决策的前提。
【精品】基于神经网络的电力电子装置故障检测与诊断研究毕业论文设计
基于神经网络的电力电子装置故障检测与诊断研究摘要：提出采用基于波形直接分析的神经网络故障诊断方法实现电力电子电路在线故障诊断,以三相整流电路为例,选用BP 网络对其进行了有效故障诊断。
仿真和实验表明,其方法是有效的。
电力电子电路模型具有很强的非线性，通常对其进行在线故障诊断比较困难，文章利用神经网络非线性映射特性，由神经网络来学习及存储电力电子电路的故障特征信号和故障类型（或原因）之间的映射关系，并将其用于在线诊断，从而达到对电力电子电路进行在线自动故障诊断的目的。
关键词：神经网络；电力电子；电路故障；诊断；故障诊断Abstract：Based on neural network theory ,a new online fault diagnosis method for power electronic circuits is presented. A neural BP network is founded ,which is able to diagnosis faults of three phase rectifier ef fectively. The method is verified by both simulation and experiment.The circuit model for electronic of electric power is with strong nonline arity, it is usually difficult to diagnose the accident online, by the mapping features of nonline arity on the nerve net, the essay will study and store the mapping relationship between the accident signs and accident types(causes) about the circuit for electronic of electric power, and put it into the diagnose online, which will be used to diagnose the accident automatically to the circuit of electronic of electric power.Keywords: nerve net’electronic of electric power; circuit accident; diagnose; fault diagnosis毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
三相逆变器故障诊断方法综述
技术与市场技术应用２０２０年第２７卷第１２期三相逆变器故障诊断方法综述冯 桢，杨晨曦（华北水利水电大学电力学院，河南郑州４５００００）摘 要：从４个方面综述了当前三相逆变器中故障诊断研究的方法，首先阐述故障诊断的目的，简述各种方法的概念，然后分析故障诊断的研究现状以及各种方法的优缺点，最后总结现在三相逆变器故障诊断的难点，探讨后期研究的新思路。
关键词：三相逆变器；开关管；故障诊断Ｓｕｍｍａｒｙｏｆｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓｏｆｔｈｒｅｅ ｐｈａｓｅｉｎｖｅｒｔｅｒＦＥＮＧＺｈｅｎ，ＹＡＮＧＣｈｅｎｘｉ（ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｐｏｗｅｒｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｃｉｒｃｕｉｔｓｉｎｉｎｄｕｓｔｒｙ，ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ｍｉｌｉｔａｒｙ，ｍｅｄｉｃｉｎｅａｎｄｏｔｈｅｒｆｉｅｌｄｓｈａｓｉｎｃｒｅａｓｅｄ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｕｓｅｏｆｐｏｗｅｒｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｄｅｖｉｃｅｓｈａｓｉｎ ｃｒｅａｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｆａｉｌｕｒｅｈａｓａｌｓｏｉｎｃｒｅａｓｅｄ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｓｉｎｔｈｒｅｅ ｐｈａｓｅｉｎｖｅｒｔｅｒｓｆｒｏｍｆｏｕｒａｓｐｅｃｔｓ．Ｆｉｒｓｔ，ｉｔｅｘｐｌａｉｎｓｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｂｒｉｅｆｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅｎａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｔａｔｕｓｏｆｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｍｅｔｈｏｄｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓｉｎｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｔｈｒｅｅ ｐｈａｓｅｉｎｖｅｒｔｅｒｓ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｎｅｗｉｄｅａｓｆｏｒｌａｔｅｒｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｈｒｅｅ ｐｈａｓｅｉｎｖｅｒｔｅｒ；ｓｗｉｔｃｈｔｕｂｅ；ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０２０．１２．０３２ 引言电力电子装置中三相逆变器是当前非常常见的电力电子设备［１］，其中的开关管非常敏感，故障发生的概率很大，因此，对故障进行实时有效的检测和准确定位很有必要。
并网单相逆变器故障诊断与在线监测
并网单相逆变器故障诊断与在线监测摘要电力电子变换器系统（PECS）各种工业生产中广泛应用。
在故障条件下分析是为了确保电力电子变换器系统（PECS）的功能可靠。
以电力电子变换器系统（PECS）运行时的故障特征来判断选择用什么样的控制和保护程序。
此外，电力电子变换器系统（PECS）的在线监测及有效的解决方案可以提高系统的监督和管理能力。
因此，本文提出了故障诊断和单相并网逆变器用于可再生分布式发电的在线监测。
本文提供了在不触发保护装置的基础上对单向逆变器故障检测、故障分类和开路位置（O-C）的标准保护系统。
所提出的故障诊断算法的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）算法的实是完全基于逆变器输出电流的测量实现的。
因此，和以往的研究工作相比，该算法的工作量小的多。
此外，通过传输控制协议和网络软件（TCP/IP）的通信接口将信息表达在图形用户界面GUI。
GUI软件集成了单相逆变器的电信号的在线监测，以及结合这些信号生成了实时数据库。
关键字：单相逆变器在线故障诊断监测自适应神经模糊推理系统通信接口板图形用户界面1.引言电力电子变换器系统（PECS）被广泛应用与工业系统中，包括智能电网，可再生能源的应用，电机驱动，电源系统等。
因此，为了提高逆变器的可靠性和性能，在故障的条件下详细调查和结果分析是非常重要的。
此外，由于可再生能源[1,2]的使用和智能电网的广泛使用，对逆变器的在线监测成为重要的课题。
为了使检测和监测的过程简单和更容易实现，用硬件的支持手段，通过对用户–计算机系统的设计，提供相关信息给用户。
选择重要的技术信息，并且对相关的信息进行介绍。
当使用的技术决定后，相应技术设计的可能性和局限性也随之确定。
此外，数据必须经过归类和处理，以直观输出给用户的图形用户界面（GUI），让用户容易找到所需信息。
电力电子变换器系统（PECS）中电源开关的故障分为短路（S-C）故障和开路（O-C）故障。
短路（S-C）故障在大多数情况下导致过电流状况，其容易被标准保护系统检测和处理，例如过电流，欠电压或过电压保护。
电力电子技术中的电力电子系统的故障诊断方法有哪些
电力电子技术中的电力电子系统的故障诊断方法有哪些电力电子技术在现代工业中扮演着至关重要的角色。
然而，电力电子系统中的故障可能会对其性能和安全性造成严重影响。
因此，快速而准确地诊断电力电子系统的故障是至关重要的。
本文将介绍几种常见的电力电子系统的故障诊断方法。
一、传统故障诊断方法1. 视觉诊断：通过观察电力电子系统中潜在故障的物理痕迹，如烧焦、熔化等，来判断故障的位置和原因。
这种方法依赖于专业人员的经验和直觉，可用于一些明显的故障情况，但对于隐蔽故障较为困难。
2. 电气参数测试：通过测量电力电子系统中的电流、电压和功率等参数，与正常工作状态进行对比，以判断是否存在故障。
常用的测试仪器如示波器、万用表等。
然而，该方法无法直接获得故障的具体原因，需进一步的分析和判断。
3. 信号分析：通过分析电力电子系统中的信号波形，如频率、幅值和相位等，来确定故障的性质和位置。
这种方法对于某些特定类型的故障诊断较为有效，但需要专业的信号处理技术和算法支持。
二、故障模式识别方法1. 基于统计学的方法：通过对电力电子系统的工作数据进行统计分析，建立故障模式数据库。
然后，通过与数据库中的模式进行比对，识别并定位故障。
这种方法适用于重复性的故障，但对于新的故障类型无法准确诊断。
2. 人工智能方法：包括神经网络、遗传算法等技术，通过训练模型来实现故障的识别和定位。
这些方法可以通过学习和自适应来适应不同的故障模式，提高诊断准确率。
然而，训练模型需要大量的数据和计算资源，且对算法的设计和参数调优要求较高。
三、无损检测方法1. 红外热像法：通过红外热像仪对电力电子系统进行拍摄，通过观察热分布图来检测故障位置。
这种方法可以非接触地获取故障信息，具有很高的效率和准确性。
2. 超声波检测法：通过对电力电子系统的超声波信号进行分析，来识别故障的声音特征。
这种方法对于电力电子系统内部的隐蔽故障具有很高的灵敏度。
综上所述，电力电子系统的故障诊断可以采用多种方法，传统方法如视觉诊断和电气参数测试可以用于一些明显的故障情况，而故障模式识别和无损检测方法则相对更加准确和高效。
电力电子设备的可靠性分析与故障诊断技巧
电力电子设备的可靠性分析与故障诊断技巧摘要：电力电子设备在现代工业和日常生活中起着重要作用。
然而，由于其复杂性和高度集成的性质，电力电子设备也容易出现故障，造成生产中断和资源浪费。
因此，对电力电子设备的可靠性进行分析，并掌握故障诊断技巧是至关重要的。
本文结合实践经验，介绍了电力电子设备的可靠性分析方法和故障诊断技巧。
一、电力电子设备的可靠性分析方法1. 可靠性指标的定义和计算可靠性是指设备在给定条件下正常工作的概率。
常用的可靠性指标包括故障率、可用性、平均无故障时间等。
故障率表示单位时间内设备发生故障的概率，可用性表示设备在指定时间内正常工作的概率，平均无故障时间表示设备平均无故障运行的时间。
2. 故障模式与机理分析了解电力电子设备的故障模式和机理对于可靠性分析至关重要。
常见的故障模式包括电路短路、电路开路、电路电压超过设计值等。
通过分析故障模式和机理，可以制定相应的可靠性改进措施。
3. 可靠性试验与数据分析通过进行可靠性试验，可以获取电力电子设备的故障数据，进而对设备的可靠性进行评估。
常用的可靠性试验方法有加速寿命试验、等待时间分析等。
通过对试验数据的分析，可以获得可靠性指标，进一步指导设备的改进和维护。
二、电力电子设备的故障诊断技巧1. 故障检测与定位技术故障检测与定位是诊断电力电子设备故障的重要步骤。
常用的技术包括电流测试、电压测试、温度测试等。
通过对设备关键部位进行仔细监测，可以发现潜在的故障问题，并确定故障位置。
2. 信号处理与故障特征提取技术信号处理与故障特征提取技术可以帮助诊断人员分析和提取故障信号中的有用信息。
常用的技术包括频谱分析、小波分析、时频分析等。
通过对故障信号进行处理和分析，可以获取故障的特征参数，为故障的诊断提供依据。
3. 专家系统与故障诊断技术借助专家系统和人工智能技术，可以提高故障诊断的准确性和效率。
通过建立专家知识库和规则库，结合故障数据库和设备运行数据，可以实现对电力电子设备故障的快速诊断和准确判定。
基于深度学习的电力系统故障检测与诊断方法研究
基于深度学习的电力系统故障检测与诊断方法研究摘要:本文研究了基于深度学习的电力系统故障检测与诊断方法。
首先，分析了深度学习与电力系统故障维修诊断融合的重要性。
其次，对电力系统故障进行了类型分类，包括线路故障、设备故障和系统故障等。
最后，提出了基于深度学习的电力系统故障与诊断有效策略，包括数据预处理、特征提取和故障分类等。
本文的研究对于提高电力系统故障检测与诊断的准确性和效率具有重要意义。
关键字：深度学习；电力系统；故障；诊断引言电力系统是现代社会的重要基础设施，但由于复杂的工作环境和设备状态变化，故障的发生是不可避免的。
及时准确地检测和诊断电力系统故障对于确保电力系统的稳定运行至关重要。
传统的故障检测与诊断方法依赖于专家经验和规则，无法适应复杂多变的故障情况。
而深度学习作为一种强大的机器学习方法，具有自动学习和表征特征的能力，可以有效地应用于电力系统故障检测与诊断中。
一．深度学习与电力系统故障维修诊断融合的重要性分析1.1故障诊断准确性提升深度学习技术能够处理大量的数据，并从中学习和提取复杂的模式和特征。
在电力系统中，存在大量的传感器数据、操作日志和设备状态信息等，这些数据可以用于故障诊断。
通过深度学习模型对这些数据进行训练，可以实现对电力系统故障的准确诊断。
与传统的基于规则和经验的方法相比，深度学习能够更好地捕捉到潜在的故障模式和异常情况，提高故障诊断的准确性。
1.2故障维修效率提升深度学习技术在故障维修方面也具有重要作用。
一旦故障被准确诊断，深度学习可以帮助确定最佳的维修策略和步骤。
深度学习模型可以学习并分析历史维修数据，从中提取经验和规律，辅助维修人员快速定位故障部件、选择适当的修复方法，并提供实时的指导和建议。
这样可以提高故障维修的效率，缩短停电时间，降低维修成本。
1.3系统安全性增强电力系统的安全性对于保障供电可靠性至关重要。
深度学习与电力系统故障维修诊断的融合可以帮助提高系统的安全性。
电力电子技术中的电力电子系统的故障检测方法有哪些
电力电子技术中的电力电子系统的故障检测方法有哪些电力电子技术在现代电力系统中发挥着重要的作用，它能够将电能转换、调节和控制，实现高效能的电力传输和应用。
然而，由于电力电子系统的复杂性和高度集成化，故障的发生和检测成为了一个重要的问题。
本文将介绍一些常用的电力电子系统的故障检测方法。
一、电路参数测量方法电力电子系统的故障常常导致电路参数的异常变化。
因此，通过测量电路参数的方法可以发现系统中的故障。
常见的电路参数测量方法包括电流测量、电压测量和温度测量等。
通过对这些参数的监测和比较，可以判断电力电子系统中是否存在故障。
二、信号分析方法信号分析方法是一种无损测量的方法，通过对系统中的信号进行采集和分析，可以评估系统的运行状态和是否存在故障。
常见的信号分析方法包括频谱分析、小波变换、傅立叶变换等。
通过对系统信号进行频率谱的分析，可以获得系统中故障的频率成分，进而判断故障的类型和位置。
三、故障诊断方法故障诊断方法是通过对系统进行监测和分析，确定故障的类型、位置和原因。
常见的故障诊断方法包括故障树分析、模糊逻辑推理、人工神经网络等。
这些方法通过建立故障模型和故障推理机制，可以对系统中的故障进行预测和诊断。
四、故障模拟和仿真方法故障模拟和仿真方法是一种常用的故障检测方法，它通过建立系统的数学模型，模拟和仿真系统的运行过程，进而实现对系统中的故障进行检测和诊断。
常见的故障模拟和仿真方法有基于电路分析的故障检测、基于状态空间分析的故障检测等。
五、故障特征提取方法故障特征提取方法是一种通过对系统信号和参数进行提取和分析，获得故障特征并进一步进行故障诊断的方法。
常见的故障特征提取方法包括小波包分解、离散小波变换、时频分析等。
通过对系统信号进行特征提取，可以实现对系统故障的诊断和判断。
综上所述，电力电子技术中的电力电子系统的故障检测方法包括电路参数测量方法、信号分析方法、故障诊断方法、故障模拟和仿真方法以及故障特征提取方法等。
电力电子器件故障诊断技术全面探讨
晶体变形、位错等
晶体缺陷、空位、杂质 、浓度变化
激活能和位能变化或 转化
离子移动、电子移动 、空穴位移动
局部各向异性
弛豫时向变化
局部各向异性
劣化 图２ 电子器件劣化示意图
电力电子器件故障诊断技术全面探 讨
３、电力电子器件劣化表现形式 １） 突发性损坏 受到某种超规范性冲击（瞬间过电压、过电流等）。 ２）拢乱性故障 受到某种超指标运行的影响（最为明显的是温度），出现了暂时 性故障，设备停机后多数又能恢复功能（但性能已劣化）。 ３） 潜伏性故障 这类故障多指运行中的损伤，但是又与超规范运行相联系的。要 消除潜伏性故障是我们关注重点。 首先把好器件选型关：器件设计、定型和工艺生产上要反复考核 试验，获得优质精良的器件。 其次：器件应用上既要发挥其固有特性的优势，又要严格遵守规 范、控制最优的器件运行条件，防止或减少不应有劣化现象、安全
电力电子器件故障诊断技术全面探 讨
３）IGBT水平 20世纪80年代末期发展起来的IGBT已经发展到了第六代，主要
特征是沟槽型门极结构和电场截止型基区结构相结合的器件，明显 特点是功耗比非穿通型IGBT减少了25％。器件的耐压水平自1985年 最高的2KV发展到了当今的6.5KV。
电力电子器件故障诊断技术全面探 讨
电力电子器件故障诊断技术全面探
就是说明了电力电子器件同样会产生劣讨 化的基本规律。
２、电子器件劣化的基本特征
所谓劣化是指电子器件在正常规范使用或长期放置在自然环境中
，其性能趋于单方向、不可逆的低落蠕变特征，正如人的寿命一样
产生渐变性的老化现象，称之为劣化。
劣化的标准以寿命来衡量，它包括特征性（正常规范）寿命和破
9、SCR器件的劣化的典型案例
RBF网络在电力电子电路故障诊断中的应用
竺 。 －＿＿ 。－－－一 ’－－＿ Ｌ－－－ －－＿ ● ＿ ●－
计 算
．
５ 结束语 ． 机
本诊断系统，采用 Ｎ 公司 Ｌ ｂ ＩＷ 软件平台，充分利用 Ｐ Ｉ ａＶＥ Ｃ 机 强大 的硬件 资源。最大 程度 的用软 件代替 硬件 ．实现 了操作 方 便 、功能强大 、性价 比高等 目 标 虚拟仪器在测控系统 中具有广阔 的应 用前景。圆
北京 ：电子工业出版社 ， ２０． ０５ 作 者简介 ：翟宁 （ ９０） １８－ ，男，吉林长春人．硕士，研 究方向为虚拟仪器在测
控 技术中的应 用。
作 者声明： 自 愿将 本文稿 酬捐为 “ 仪器仪表用户杂志 爱心助学基金”
文章编号： １７ －０ １２ ０ ）２０ ６ －３ １１ ４ （０ ６０ －０ ４０ ６
的数据处理得到诊断报告。 系统主要分硬件软件 两部分 。硬件 部分主要 实现 数据预处理 、 数据采集、数据存储和数据传 输等功 能：软件部 分主要实现对数据 分析、处理 显示、打印等功能。图 ３为系统结构框 图。
分为两大类：一类是磨 损类故障．另一类是表面损伤类故障。 磨损类故障由于产生的振动信号与 正常轮轴震动信号具有相 同 的性质，磨损故障引起 的震动信号除 了振动 水平 高于正常情况没有 别 的差别 ，因此本文 通过用测 量最 大峰值 的办法 与正常值相 比较， 判断轮轴是否处于磨损故障状态。 表面损伤类故障是我们进行诊断 的主要 故障类型，小波分析 由 于具有 同时分析信号时域与频域 的特性 ，小波包技术能将信号无冗 余 、无 疏漏 、正交 分解 到 独立 的频 带 内。 我们利 用 Ｌ ｂ ｉ ａ ｖ ｗ的 ｅ Ｓ ｒ ｔ 点中使用小波包分析技术对检 测的信号进行分解 ，对含有 ｃｉ 节 ｐ 故障特征 的信号进行重构 ．再通过尔波特 变换进行解调 ，获得包络 信号 。然后对计算 出故障频率 点，通过 故障频率点的位置判断损坏
电力电子系统故障诊断方法
别， 可分为谱分析方法 、 基于动态系统 数学模 型的方 法、采 用模式识别 的方
法 、 于 神 经 网 络 的 方 法 、 家 系 统 的 基 专
因此它不需要精确的数学模型 。 对于一 些被诊断对象数学模型过于复杂 、 不易 求解的问题 ，模式 识别 方法也是适用 的。另外 ， 在对工业系统 的故障诊断 中
方法 ， 可以从较少 的测量点去估计系统
的多 个 状态 量 或 系 统参 数 ， 而 实 现故 从 障诊 断 。 一 步 又可 以分 为检 测 滤 波 器 进
ＪＡＯＸＵＥＳＨＩＩ Ｉ ＪＡＮ
电力 电子系统故障诊断方法
■ 胡峰
故 障诊断 的关 键是提取故障 的特
征。 故障特征是指反映故障征兆的信号
经 过 加 工 处 理 后所 得 的 反 映 设 备 与 系
故障的模 式识别就是从那些反 映 系统的信息中抽取出反映故障的特征 ， 并根据这些特征的不同属性 ， 故障进 对 行分类 。用模式识别方法进行故障诊
数， 而使 自适应滤波器的输 出能 自动跟 踪信号特性 的变化。
二 、 数模 型 与 故 障诊 断 参 如果 系 统 的数 学 模 型是 已知 的 ， 就
每一层 的节点 只影 响下一层节点 的输
入。
实现设备 故障的快速 、 确检 测 ， 准 必须
有效地识别故 障发 生瞬间的非平稳信 号 。信号 的处理与分析 是故 障预测 和
一
、
故障诊断中的谱分析方法
方面的特征， 设计 出各种各样的特征提
取器 ， 样 将有 利 于利 用 对 已有 系统 的 这
能研究 的一个分支 ， 它是通过模拟专家 的经验 ， 实现故障诊断。专家系统 的结 构如下表所示 ： 一个典型的诊断专家系 统 通过 在线监测 并进行 数据 采集 、 存 贮， 然后传送 到诊 断运行 中心 ， 在这 里 由专家系统进行处理 、分析和诊断 ， 最 后将诊 断结果 和处 理建议 自动地反馈
电力电子电路故障的ST和QNN诊断
为 了便 于实现 ，首先需将 变换离散化。借助傅立叶变换的离散方法，设 Ⅳ是采样点数 目，离散
（ ｍ等 争 … 芝 字 ， － ０
其 中 ｋｍ＝０１ …． ． ， ｎ ，…． １ 当 ｎ ， ，， Ｎ １ ２ ＝１ ２ Ｎ． ， ＝０时 ： 其 中 ， ｅ丁ｍ 一ｘ２ ２ ２
Ｗｌ Ｗ２ ｌ Ｗ ３＿ Ｉ ＿
图 １ 四层 神经 网络 结构 图
从而使定位更加准确 。这种 策略就能够 精确反映 出特征 向量 与故 障类之 间的对应 关系，从而提高 了故障诊断率 。 量 子 神 经 网络 的 结 构［１如 图 １所 示 。它 包 括 输 入 层 ，第 一 隐层 ，第 二 隐层 和 输 出层 。设 系统 的 ８１ ，
快 、性 能更 高 ，鲁棒 性更 好 的特 点 ，且故 障诊 断准 确率 更 高 。
１
引 言
电 力 电子 设 备 广 泛 应 用 于 各 个 行 业 中 ，发 挥 着 非 常 重 要 的作 用 。 随着 设 备 的复 杂 性 的增 加 ， 电力
电子 设 备 的 故 障 判 别 难 度 也 不 断 提 高 。从 实 际运 行 情 况 来 看 ， 电力 电子 设 备 故 障大 部 分 表 现 为 功 率 开 关 器 件 的 损 坏 。由 于 故 障 发 生 后 ，其 保 护 电路 会 在 非常 短 暂 的 时 间 内切 断主 电路 的运 行 ，从 而 使 得 故 障状 态信 息 变 得 难 以获 取 ，需 人 工 查 找 故 障 位 置 并排 除故 障 ，对 特 殊 故 障难 以做 到及 时准 确 定 位 。因
流 电路的 ２ 种故 障进行 诊断；文献［］ 出了一种改进 的带扰动项 的 Ｐ Ｏ算法 ；文献 ［ 采用基于模糊 ２ ２提 Ｓ ３ ］
电力设备状态检修及故障
电力设备状态检修及故障电力设备是电力系统中至关重要的一部分，它们负责输送、分配和转换电能，为工业生产和人们的生活提供可靠的电力支持。
由于长期的使用和环境的影响，电力设备难免会出现各种各样的问题和故障。
定期的设备状态检修和及时的故障处理显得尤为重要。
一、电力设备状态检修1.检修的重要性电力设备状态检修是指对电力设备进行定期的检查、维护和修复，以保障设备的正常运行和延长设备的使用寿命。
通过及时的检修，可以及早发现和解决潜在的问题，避免设备故障带来的损失和影响。
2.检修的内容电力设备状态检修的内容包括设备的外观检查、内部检查以及功能测试。
外观检查主要是检查设备的外部是否有破损、腐蚀或者漏油现象，内部检查则是检查设备的内部结构、连接部分、接线等是否正常，功能测试主要是通过对设备进行负载测试、开关测试等来检验设备的工作性能。
在进行电力设备状态检修时，需要注意以下几个要点：首先是检修工作要有计划性，按照检修周期进行定期检修，不能因为设备运行良好而忽视检修。
其次是要注意安全，检修人员要严格遵守相关的安全操作规程，防止发生事故。
再者是要仔细细致，对设备进行全面的检查，不能有疏漏。
最后是要及时记录和处理发现的问题，对待问题要及时解决和跟踪。
二、电力设备故障处理1.故障的分类电力设备的故障种类繁多，可以分为机械故障、电气故障、电子故障等。
机械故障包括设备的机械部件损坏、螺丝松动等；电气故障主要是因为设备的电气元件损坏、接触不良等；电子故障则是因为设备的控制电路或者模块发生故障。
2.故障的处理步骤一旦发现电力设备出现故障，需要按照以下步骤进行处理：首先是确认故障现象，了解故障的具体表现和可能的原因；然后是进行故障诊断，通过检查、测试等手段来确定故障的具体原因和范围；接着是制定处理方案，根据故障的性质和原因制定出解决故障的具体措施；最后是进行故障处理，按照方案进行维修、更换故障部件等操作，直到故障完全解决。
3.故障处理的注意事项在处理电力设备故障时，需要注意以下几个事项：首先是要注意安全，特别是对于高压设备和高温设备，需要做好相关的安全防护工作；其次是要保护现场，防止因为处理故障而造成其他设备或者人员的伤害；再者是要保持沟通，与相关部门、厂家等保持良好的沟通，及时了解设备的情况和获取支持；最后是要注意资料记录，对故障的处理过程、维修的情况等要有详细的记录，作为以后的参考。
基于DSP的人工神经网络电力电子电路故障诊断
基于DSP的人工神经网络电力电子电路故障诊断张兵【摘要】本文从待诊断逆变电源系统和实验验证这两个方面,对基于DSP的人工神经网络电力电子电路故障诊断展开了详细的研究,希望能为基于DSP的人工神经网络在电力电子电路故障诊断中的应用提供一定的理论参考.%This article from the diagnosis of inverter power system and experimental verification of these two aspects, carried out a detailed study of DSP artificial neural network for fault diagnosis of power electronic circuits based on the hope for the DSP artificial neural network in fault diagnosis of power electronic circuits should be used to provide a theoretical reference based on.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2017(000)024【总页数】2页(P14,16)【关键词】人工神经网络;电力电子电路;故障诊断【作者】张兵【作者单位】山西农业大学信息学院,山西晋中,030800【正文语种】中文0 引言在电力电子技术中，电路经常会发生各种各样的故障，而DSP人工神经网络的出现，能够完美地对电力电子电路的故障加以诊断。
因此，对基于DSP的人工神经网络电力电子电路故障诊断展开研究，有着非常重要的意义。
1 待诊断逆变电源系统基于DSP人工神经网络的电力电子电路故障诊断工作，主要是依靠待诊断逆变电源系统来加以操作的。
待诊断逆变电源系统是由三大部分所构成的，这三大部分分别为逆变主回路、显示监控电路以及控制保护电路。
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电力电子故障诊断
在电力电子领域，电力电子设备的故障诊断是保障设备可靠运行的
重要环节。
故障诊断的准确性直接关系到故障排除的效率和设备的正
常运行。
本文将介绍电力电子故障诊断的原理、方法和应用。
一、故障诊断原理
电力电子设备出现故障的原因多种多样，例如元件老化、电磁干扰、温度过高等。
故障诊断的原理主要通过检测和分析电力电子设备的工
作状态、信号和参数，以确定故障发生的位置和类型。
1. 信号检测与分析：通过对电力电子设备的输入、输出信号进行检
测和分析，可以获得设备的工作状态和异常信号。
常用的信号检测方
法包括频谱分析、波形分析和阻抗测量等。
2. 参数监测与分析：通过对电力电子设备的电压、电流、温度等参
数进行监测和分析，可以评估设备的工作状态和性能。
常用的参数监
测方法包括电流传感器、温度传感器和电压测量等。
3. 数据处理与判断：通过对信号和参数的检测与分析，将获取到的
数据进行处理和判断，确定故障发生的位置和类型。
常用的数据处理
方法包括模式识别、人工智能和统计分析等。
二、故障诊断方法
根据电力电子设备的特点和故障的类型，可以采用不同的故障诊断
方法。
1. 传统故障诊断方法：基于故障现象和经验的故障诊断方法，通过
观察设备的工作状态和信号变化，结合经验判断故障的类型和位置。
这种方法需要依赖经验丰富的技术人员，对设备的了解程度较高。
2. 模型基础故障诊断方法：建立电力电子设备的数学模型，通过与
实际数据对比，判断设备的工作状态和故障位置。
这种方法需要准确
的数学模型和大量的实验数据来支持，适用于一些较为复杂的系统。
3. 数据驱动故障诊断方法：通过大数据和机器学习等技术，分析设
备的工作数据，建立故障预测和诊断模型。
这种方法不需要精确的数
学模型和大量的实验数据，能够实现自动化和智能化的故障诊断。
三、故障诊断应用
电力电子故障诊断在电力系统和工业控制中有着广泛的应用。
以下
是几个典型的应用场景：
1. 变频器故障诊断：变频器是电力电子设备中的一种常见设备，用
于改变电源频率以控制电机速度。
通过对变频器的输入输出信号进行
监测和分析，可以判断变频器是否发生故障，并对故障进行准确定位。
2. 电力电子变换器故障诊断：电力电子变换器在电力系统中起到重
要的作用，用于实现不同电压和频率的转换。
通过对变换器的电压、
电流和温度等参数进行实时监测和分析，可以判断变换器的状态，并
实现故障自动诊断。
3. 电力电子保护装置故障诊断：电力电子保护装置用于保护电力电子设备免受过电压、过电流等故障的影响。
通过对保护装置的输入信号和输出信号进行检测和分析，可以实现故障的诊断和快速排除。
四、总结
电力电子故障诊断是保障设备可靠运行的重要手段。
通过信号检测与分析、参数监测与分析以及数据处理与判断等方法，可以实现对电力电子设备故障的准确诊断。
不同的故障诊断方法适用于不同的故障类型和应用场景。
随着大数据和机器学习等技术的发展，电力电子故障诊断向着自动化和智能化的方向发展。