Jaehoon Shim · Gyu Cheol Lim · Sangwon Lee · Jung-Ik Ha · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年12月

提出嵌入式系统电驱动故障诊断的数据驱动方法,无需额外传感器或外部计算资源诊断霍尔电流传感器偏置/比例误差和功率开关开路故障。首先识别并建议电驱动系统中故障信息丰富的数据类型,使用统计分析提出候选输入数据类型的有效融合方法创建诊断模型。其次引入利用平均池化(AP)的降采样方法从DSP处理的大量原始数据中有效采样,保留关键信息同时减小数据量。最后提出采用神经网络(NN)分类器的诊断方案使用降采样数据准确诊断故障。通过分析和统计验证证明从采样到诊断的有效性。使用TMS320F28379S DSP展示实...

解读: 该嵌入式电驱动故障诊断技术对阳光电源电机驱动产品有重要应用价值。平均池化降采样方法可应用于新能源汽车OBC和电机控制器的实时故障诊断,在资源受限的嵌入式系统中实现高准确度诊断。神经网络分类器对ST储能系统的功率开关和传感器故障检测有借鉴意义,可提高系统可靠性和可维护性。该技术对阳光电源智能运维平台的...