基于神经网络的多电平逆变电路故障诊断

因含有大量的开关器件,多电平逆变器难以用基于模型的方法进行故障诊断。针对这一问题,提出了一种基于神经网络的故障识别和分类方法。采用载波相移脉冲宽度调制(PWM)策略搭建级联五电平逆变电路,对逆变器的输出电压信号进行快速傅里叶变换,获取其频谱并以此作为特征信息。利用反向传播算法(BP)神经网络对输出电压模式进行分类。Matlab仿真结果表明,本文设计的BP神经网络有效地实现了对逆变器的故障诊断。