昆明真空断路器厂家电力电子电路故障诊断方法

电力电子电路的实际运行表明，大多数故障表现为功率开关器件的损坏，其中以功率开关器件的开路和直通最为常见。昆明真空断路器厂家电力电子电路故障诊断与一般的模拟电路、数字电路的故障诊断存在较大差别，由于电力电子器件过载能力小，损坏速度快，其故障信息仅存在于发生故障到停电之前数十毫秒之内，因此，需要实时监视、在线诊断；另外电力电子电路的功率已达数千千瓦，模拟电路、数字电路诊断中采用的改变输入看输出的方法不再适用，只能以输出波形来诊断电力电子电路是否有故障及有何种故障。
故障诊断中的谱分析方法
在故障诊断中比较常用的信号处理方法是谱分析。常用傅里叶谱、沃尔什谱，另外还有滤波、相关分析等。谱分析的目的：信号中包含噪声，为了提取特征；昆明真空断路器厂家故障信号的时域波形不能清楚地反映故障的特征。而电力电子电路中包含故障信息的关键点信号通常具有周期性，因此可以用傅里叶变换将时域中的故障波形变换到频域，以突出故障特征，实现故障诊断。
傅里叶变换是将某一周期函数分解成各种频率的正弦分量，类似地，沃尔什变换是将某一函数分解成一组沃尔什函数分量。自适应滤波是一种数字信号的处理统计方法，它不需要知道信号一二阶的先验统计知识，直接利用观测资料，通过运算改变滤波器的某些参数，而使自适应滤波器的输出能自动跟踪信号特性的变化。在电力电子系统故障诊断中，可以用自适应处理来实现噪声抵消，谱线增强等功能，从噪声背景下提取故障特征，从而实现准确的诊断。
基于神经网络的故障诊断方法
利用神经网络的自学习、自归纳能力，经过一定的训练，建立起故障信号与故障分类之间的映像关系。利用学习后的神经网络，实现故障诊断。神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的网络，这里以BP网络为例加以介绍。BP网络是单向传播的多层前向网络，它由输入层、中间层和输出层组成，中间层可有若干层，每一层的神经元只接受前一层神经元的输出。BP网络中没有反馈，同一层的节点之间没有耦合，每一层的节点只影响下一层节点的输入。
BP网络一般采取的学习算法是：网络的输出和希望的输出进行比较，然后根据两者之间的差调整网络的权值，最终使误差变为最小。当电力电子电路发生故障时，如果能够利用神经网络的学习能力，使故障波形与故障原因之间的关系通过神经网络的学习后保存在其结构和权中，然后将学习好的神经网络用于故障诊断，神经网络就可以通过对当前电压或电流波形的分析，得出故障原因，从而实现故障的在线自动诊断。
故障诊断的关键是提取故障的特征。箱故障特征是指反映故障征兆的信号经过加工处理后所得的反映设备与系统的故障种类、部位与程度的综合量。昆明真空断路器厂家故障诊断方法按提取特征的方法的区别，可分为谱分析方法、基于动态系统数学模型的方法、采用模式识别的方法、基于神经网络的方法、专家系统的方法、小波变换的方法和利用遗传算法等。