摘要：為了高效、準確的對 PWM 整流器開關管故障進行診斷，本文提出了對輸出電流進行五層小波分解得到各頻帶的小波系數，然后計算出各頻帶的小波能量譜，標幺化后將其輸入改進的 BP 神經網絡，仿真結果表明，該方法是準確、高效的，而且具有比傳統單一的小波分析或神經網絡的學習收斂速度快，診斷正確率更高的特點。
1. 引言
自 21 世紀以來，新型城市軌道交通在我國得到了飛速的發展，現已是我國國民經濟發展與人民生活水平的重要標志。它具有污染小、效率高、結構簡單等一系列優點。PWM 整流器[1]是新型能饋式牽引供電系統的關鍵部件，目前國內外學者對新型 PWM 整流器故障診斷研究較少，傳統的故障診斷算法不能準確快速的對故障進行診斷，因此本文提出一種融合的故障診斷方法
[2]，能快速、準確、實時的在線對 PWM整流器開關管故障診斷，從而便于容錯控制，保證列車平穩、安全的運行。故障特征的準確提取是故障診斷能否成功的關鍵。由于電力電子電路是多變量、非線性、強耦合的復雜系統，很難建立準確、有效的數學模型，傳統的故障診斷方法根本無法滿足當今的技術指標要求，而單一的智能診斷方法的故障診斷也不是十分有效，因此本文根據理論的分析與 MATLAB 的仿真，提出用小波分解來提取小波能量譜來作為故障特征量，并將標幺化后的特征量輸入BP神經網絡來完成故障的識別與診斷。
2.1 小波分析提取故障特征
PWM 整流器開關管在故障時電流或電壓特征量發生突變，信號中含有非平穩的時變信息，而用傳統的傅里葉變換往往只能對信號的頻域具有局部化分析能力，它是對整個時域的積分，適合于對穩態信號分析，對非穩態信號無能為力，而小波變換在時域和頻域都具有局部化能力，它的窗口尺寸可以根據信號的頻率而自動調節，并且是一種基于“頻帶”的時頻分析方法，因而非常適合于暫態信號或非穩態信號的分析[3]。二進制小波變換就是通過多分辨分析算法來實現的，將信號 ( )f t 分解為不同尺度上的近似和細節，也就是對應的低頻和高頻部分，分解的公式[4]可以表示為：
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來源：孟苓輝，王磊，徐春梅，劉志剛
http:www.mangadaku.com/news/36724.htm
0755-82905460
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