找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
具有高最大调制指数的多相并联绕组电流源逆变器
Multiphase Parallel Winding Current Source Inverter With High Maximum Modulation Index
Yanchao Xiong · Dong Jiang · Yixuan Shuai · Junnan You 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
近年来，电流源逆变器（CSI）因其适用于驱动低电感电机且可靠性更高而受到越来越多的关注。众所周知，最大调制指数是评估电流源逆变器性能的最重要因素之一。更高的最大调制指数意味着在恒定的直流母线电流下，输出电流可以更高。然而，采用星形连接绕组的传统电流源逆变器的最大调制指数会随着相数的增加而逐渐降低，本文采用相量法对此进行了分析。三相并联绕组电流源逆变器（PWCSI）具有直接基于载波的脉宽调制方式和出色的容错性能。为了提高最大调制指数，本文提出了多相并联绕组电流源逆变器。通过使用相量法，可以分析多相...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇关于多相并联绕组电流源逆变器（PWCSI）的研究具有重要的战略参考价值。当前公司在光伏逆变器和储能系统领域已占据全球领先地位，但面对大功率应用场景和特殊工况需求，传统电压源逆变器（VSI）架构存在一定局限性。 该论文提出的PWCSI技术通过优化绕组连接序列，将最大调制...
全仿真数据驱动的多相变换器故障诊断领域泛化方法
Fully Simulated Data-Driven Domain Generalized Method for Multiphase Converters Fault Diagnosis
Haoxiang Xu · Zicheng Liu · Guangyu Wang · Dong Jiang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
本文研究了深度学习模型在多相变换器功率开关器件故障诊断中的泛化能力。传统的故障诊断方法严重依赖真实世界的故障数据进行模型训练。然而，在工业环境中，多相变换器故障发生频率低，且故障实验成本高昂，导致实际故障数据极为匮乏。这一局限使得仅基于仿真数据训练的模型在实际应用中的可靠性降低。为克服这一挑战，本文提出了一种创新方法，无需依赖实验域样本即可提高跨域故障诊断效率。首先，该研究采用一种利用相电流重构的归一化预处理策略，以减小样本间的时间差异。然后，使用卷积自编码器从多相电流信号中提取深度特征。此外，...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于纯仿真数据的多相变流器故障诊断技术具有重要的应用价值。在光伏逆变器和储能变流器等核心产品中，功率开关器件的开路故障是影响系统可靠性的关键因素。该技术通过深度学习实现跨域泛化诊断，有效解决了实际故障数据稀缺这一长期困扰行业的痛点。 该方法的核心价值在于仅依靠仿真数据...