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基于EEMD和GA-BP的列車(chē)輔助逆變器開(kāi)路故障診斷研究
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國家自然科學(xué)基金項目(面上項目,重點(diǎn)項目,重大項目),上海市科委重點(diǎn)支撐項目


Research on Open-circuit Fault Diagnosis of Train Auxiliary Inverter Based on EEMD and GA-BP
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    摘要:

    地鐵列車(chē)隨著(zhù)運營(yíng)年限增加,輔助逆變器故障頻發(fā),嚴重制約軌道交通安全運營(yíng),故障及時(shí)診斷至關(guān)重要。針對列車(chē)輔助逆變器典型的大功率器件開(kāi)路故障,提出了一種基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)和遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(GA-BP)的故障診斷方法,該方法以輔助逆變器輸出的三相半波電壓值為監測信號,通過(guò)EEMD分解采用能量矩的方法提取故障特征向量,基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現故障智能診斷。仿真實(shí)驗結果表明該方法故障診斷準確率能達到95.5%。

    Abstract:

    As the operation years of metro vehicles increase, the malfunction of auxiliary inverter occurs frequently, which seriously restricts the safe operation of rail transit, and timely diagnosis of faults is essential. Aming at the typical high power device open-circuit fault for train auxiliary inverter, a fault diagnosis method based on ensemble empirical mode decomposition (EEMD) and genetic algorithm optimized BP neural network (GA-BP) is proposed. The method uses the inverter output three-phase half-wave voltage value as the monitoring signal, and extracts the fault feature vector by means of energy moments through EEMD decomposition. The fault intelligent diagnosis is realized based on GA-BP neural network. Simulation results show that the fault diagnosis accuracy of this method can reach 95.5%.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

蔡鵬飛,鄭樹(shù)彬,彭樂(lè )樂(lè ).基于EEMD和GA-BP的列車(chē)輔助逆變器開(kāi)路故障診斷研究計算機測量與控制[J].,2019,27(7):25-31.

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歷史
  • 收稿日期:2018-12-25
  • 最后修改日期:2019-01-15
  • 錄用日期:2019-01-15
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-07-30
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