基于PSO优化CNN的四象限脉冲整流器故障诊断技术-电机与控制应用

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基于PSO优化CNN的四象限脉冲整流器故障诊断技术

作者:

关键词:

摘要：

研究背景与问题

在新能源领域的电力电子装置中，四象限脉冲整流器（Four-quadrant Pulse Rectifier, FPR）因其独特的功能和灵活性而被广泛应用。然而，其关键部件——绝缘栅双极型晶体管（Insulated Gate Bipolar Transistor, IGBT）的开路故障具有较高的隐蔽性。此类故障可能导致网侧电流严重畸变、功率因数下降以及直流母线电压波动，进而影响电力系统的稳定运行和设备的安全。传统故障诊断方法基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的模型虽具有较好的泛化能力，但易陷入局部最优解，且诊断精度有待提高。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的CNN优化模型，用于FPR的故障诊断。首先，通过实验获取了FPR的运行数据，包括正常工作状态下的多通道时域信号。然后，构建了包含多种故障情况的样本数据库，并对这些数据进行了预处理，以增强CNN的输入数据质量。接下来，设计了基于PSO的CNN模型，利用PSO优化算法对CNN模型的结构和参数进行调整，以提升模型的全局搜索能力和收敛速度。最后，通过大量实验验证了该模型的性能，并与传统的CNN模型进行了对比分析。

核心结果

通过实验，本文提出的基于PSO优化的CNN故障诊断模型在FPR故障识别任务上取得了显著的性能提升。与传统CNN模型相比，该模型在故障诊断的准确性、效率和稳定性方面均有显著优势。具体表现为：在测试集上，该模型的故障诊断准确率提高了约5%，并且模型收敛速度明显加快，能够有效避免陷入局部最优解。此外，在多个故障场景下的验证结果表明，该模型具有较高的鲁棒性，能够在不同工况下实现有效的故障诊断。

结论与意义

本文提出的方法为四象限脉冲整流器故障诊断提供了一种有效的解决方案。通过PSO优化CNN，不仅提高了故障诊断的准确性和效率，而且增强了模型的鲁棒性和实用性。该研究对提高电力电子装置的可靠性和稳定性具有重要的理论和实际意义，有助于推动新能源领域的进一步发展和应用。

文章来源：《电机与控制应用》网址: http://www.djykzyy.cn/qikandaodu/2026/1027/334.html