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摘要
针对轨道交通行业对牵引逆变器开路故障诊断要求的速度快、定位精的特点，提出一种基于均值电压和极限学习机的逆变器开路故障诊断方法。首先，对三相两电平拓扑结构逆变器开路故障进行分析，总结开路故障特征；其次，从故障特征中提取均值电压作为故障检测依据，利用定子电流相关参数构建故障特征向量；最后，通过离线训练ELM故障诊断模型，生成故障分类器输入到在线诊断流程中，完成所提故障诊断方法框架搭建。依托正常工作数据开展鲁棒性测试，设置不同故障时间、不同故障类型以及不同的转速和负载条件，得到210组故障数据并开展在线诊断测试，将其与mSVM,DT和RF方法测试结果进行对比验证。结果表明：相较于其他3种方法，逆变器开路故障诊断方法在应对各种正常工况时具有较高的鲁棒性；在线诊断测试中只有1组数据误诊断，测试精度达99.5%；训练时间为0.28 s，故障诊断时间为21 ms，均为最短；所提方法适用于要求诊断快速、定位精准及鲁棒性强的场合。
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单位中国铁道科学研究院集团有限公司; 北京交通大学
