62、电力与机械故障诊断中的智能技术应用

电力与机械故障诊断中的智能技术应用

在当今的能源市场和工业生产中，电力质量和机械设备的故障诊断是至关重要的两个方面。电力质量的好坏直接影响到电力系统的稳定运行和设备的使用寿命，而机械设备的故障诊断则关系到生产的效率和安全性。本文将介绍两种智能技术在这两个领域的应用，分别是优化的并联混合电能质量调节器和基于循环统计的神经网络在滚动轴承早期故障诊断中的应用。

优化的并联混合电能质量调节器

在电力系统中，谐波和无功功率是影响电力质量的重要因素。为了改善电力质量，研究人员提出了一种优化的并联混合电能质量调节器（SHPQC）。

电流控制与信号处理

对于电流控制器，由于电压源逆变器（VSI）的滤波电压可以直接控制，因此将之前获得的信号与电源电压和逆变器相电压一起用于计算指令电压空间矢量。然后，通过空间矢量脉宽调制（PWM）技术确定VSI的门控信号。

功率因数校正与无功补偿

功率因数校正（PFC）电容器组的连接配置优化可以实现理想的无功功率补偿性能。然而，由于电容器组的二进制条件，无法消除少量的负载不平衡和功率因数问题。当同时考虑无功电流分量时，可以实现完美的无功功率补偿和谐波补偿。

配电网络仿真

在PSCAD和MATLAB仿真环境中，对所提出的SHPQC进行了详细的研究。仿真中使用的参数如下表所示：
| 描述 | 符号 | 值 |
| — | — | — |
| 电源电压 | es | 380 V |
| 基频 | f1 | 50 Hz |
| 电源电感 | Ls | 2.68 mH |
| PFC电容器 | C | 0.