36、电动汽车牵引逆变器故障诊断与光伏电站对高压电网影响研究

电动汽车牵引逆变器故障诊断与光伏电站对高压电网影响研究

1. 电动汽车电气驱动挑战与故障诊断方法
  • 电气驱动挑战
    • 功能安全涉及对系统故障的认知、评估、预测、检测和控制。动力系统中的故障可能出现在执行器、电机、传感器或控制单元等设备中。其中,动力系统中大部分广泛存在的缺陷源于控制电路和功率转换器。据相关研究,逆变器控制电路故障占比达 53%。功率器件常见的故障有开路和短路故障,这些故障可能由外部或内部因素引起,如错误的栅极电压、热循环导致的键合导体抬起、操作人员失误和开关中断等。
    • 本文主要聚焦于功率转换器和电流传感器阶段的故障检测,具体研究的故障包括:逆变器短路开关/逆变器开路开关、电流传感器故障。
  • 不同工况下电流相位状态
    • 正常情况下,电流相位由矢量控制原理生成。当在上级功率器件中注入开路故障时,仅输出负电流;逆变器短路开关时,输出电流包含更多谐波;对电流传感器添加噪声强度会产生错误测量,噪声协方差经过校准以反映从连续功率谱密度(PSD)到离散噪声协方差的隐式转换。
  • 故障诊断方法
    • 故障诊断流程如下:
      1. 测量不同运行模式下各相的输出电流。
      2. 基于 Welch 方法和 Findpeaks 函数进行信号预处理和特征选择,以收敛到最适合的数据,提高机器学习算法的准确性。
      3. 训练 KNN
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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