基于BP神经网络的逆变器开路故障诊断方法

为了实现对逆变器电路故障位置快速精确定位,减少停工检修时间,提高运行效率,提出一种基于BP神经网络的变频器逆变电路开关器件开路故障诊断方法。使用MATLAB对逆变电路建模和仿真,从输出电压波形直接采样提取故障信号特征。根据故障特征和诊断目标,建立三层神经网络故障模型,确定神经元数目和传输函数。将故障特征信号作为BP神经网络的输入,通过Levenberg Marquardt算法实现对神经网络的训练,用训练后的神经网络模型实现对变频器逆变电路的故障诊断。结果表明:直接波形采样实现简单;可实现1只或2只IGBT同时开路故障准确定位;所提出的故障诊断模型诊断准确率高。