基于SMA-VMD和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆變器開關(guān)故障診斷

摘要： 為解決基于電流的中點箝位式三電平逆變器開路故障診斷易受負載變化影響的問題，本文從提升故障特征區(qū)分度入手，首先，基于SMA優(yōu)化VMD的最佳模態(tài)數(shù)K及懲罰系數(shù)α,改善模態(tài)混疊現(xiàn)象，提高了故障特征的獨立性。其次，基于小波包能量分布相對平穩(wěn)，能有效克服負載影響的特點，將各IMF的兩層小波包能量最大值作為故障特征量，在克服負載影響的同時，使時頻特征信息更集中，進一步提高了故障特征區(qū)分度。... （共9頁）