第５７卷第７期２０２３年７月电力电子技术ＰｏｗｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．５７，Ｎｏ．７Ｊｕｌｙ２０２３基于ＣＮＮ的Ｂｕｃｋ－Ｂｏｏｓｔ变流器开路故障诊断李宇昂＼岳朋朋２，李豪１（１．上海电力大学，电气工程学院，上海２０００９０；２．国网安徽省电力有限公司，阜阳市城郊供电公司，安徽阜阳２０１８０４）摘要：针对三电平Ｂｕｃｋ－Ｂｏｏｓｔ变流器开关管与续流二极管开路故障特征耦合问题，根据功率器件开路故障前后的时频特征变化，提出一种基于一维卷积神经网络（１Ｄ－ＣＮＮ）的功率器件开路故障检测方法。首先，采用变分模态分解（ＶＭＤ）算法计算开关模态分量瞬时频率特征，构建变流器输入电流、瞬时频率和电容电压差的特征组合。然后，建立１Ｄ－ＣＮＮ模型并通过Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真数据进行训练。最后，在半实物硬件在环测试平台进行实验验证。实验结果表明，功率器件开路故障会使运行电流瞬时频率发生二倍频突变，通过时频特征数据驱动方法能够准确检测ＩＧＢＴ与续流二极管的开路故障，准确率大于９８％，而且时频特征组合具有更高的准确率和工况鲁棒性。关键词：变流器；卷积神经网络；开路故障检测中图分类号：ＴＭ４６文献标识码：Ａ文章编号：１０００－１００Ｘ（２０２３）０７－００２４－０４Ｏｐｅｎ－ｃｉｒｃｕｉｔＦａｕｌｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎｆｏｒＢｕｃｋ－ＢｏｏｓｔＣｏｎｖｅｒｔｅｒＵｓｉｎｇＣＮＮＵＹｕ－ａｎｇ１，ＹＵＥＰｅｎｇ－ｐｅｎｇ２，ＬＩＨａｏ１（ｌ．ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒｔＳｈａｎｇｈａｉ２０００９０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｓｗｉｔｃｈｔｕｂｅａｎｄｔｈｅｆｒｅｅｗｈｅｅｌｉｎｇｄｉｏｄｅｏｐｅｎ－ｃｉｒｃｕｉｔｆａｕｌｔｉｎｔｈｅｔｈｒｅｅ－ｌｅｖｅｌＢｕｃｋ－Ｂｏｏｓｔｃｏｎ？ｖｅｒｔｅｒａｒｅｈｉｇｈｌｙｃｏｕｐｌｅｄｆｏｒａｃｃｕｒａｔｅｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ａｏｎｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（１Ｄ－ＣＮＮ）ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒ...
