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基于自定义相空间重构图像驱动的少样本PMSM故障诊断
Custom Phase Space Reconstruction Image-Driven Fault Diagnosis for PMSM Under Few-Labeled Samples
Jinping Xie · Xiaofei Zhang · Derong Luo · Guojun Qin 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年2月
针对现有电机故障诊断方法依赖大规模标注数据且忽略信号全局特征的问题，本文提出一种基于自定义双侧相空间重构（CDPSR）的图像驱动诊断方法。该方法通过将一维信号转化为二维图像，有效提取永磁同步电机（PMSM）的全局特征，在少样本条件下实现了高精度的故障诊断。
解读: 该技术对阳光电源的电机驱动类产品（如风电变流器）及iSolarCloud智能运维平台具有重要参考价值。风电变流器作为风电机组的核心，其功率模块与控制系统的可靠性至关重要。本文提出的少样本故障诊断技术，能够解决实际运行中故障样本稀缺的痛点，通过将信号转化为图像进行深度学习分析，可显著提升iSolarC...
VWM-DCRNN：一种结合信号处理与深度学习的单相PWM整流器故障诊断方法
VWM-DCRNN: A Method of Combining Signal Processing With Deep Learning for Fault Diagnosis in Single-Phase PWM Rectifier
Na Qin · Tianwei Wang · Deqing Huang · Yiting You 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
本文提出了一种基于变分模态分解与卷积循环神经网络（VMD-DCRNN）的故障诊断方法，用于识别高速铁路牵引供电系统中单相PWM整流器的IGBT、二极管及串联谐振电路故障。该方法通过信号处理与深度学习的融合，有效提升了电力电子变换器故障检测的准确性与可靠性。
解读: 该研究提出的VMD-DCRNN故障诊断模型对阳光电源的核心业务具有重要参考价值。在光伏逆变器（尤其是组串式逆变器）和储能变流器（PCS）中，IGBT的健康状态监测是提升系统可靠性的关键。阳光电源可将此类深度学习算法集成至iSolarCloud智能运维平台或本地控制器中，实现对功率模块故障的早期预警和...