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基于残差评估与机器学习的逆变器开路故障诊断方法
Inverter Open Circuit Fault Diagnosis Method Based on Residual Evaluation and Machine Learning
Tianyu Sun · Chaobo Chen · Jiawei Dai · Binbin Zhang 等5人 · IET Power Electronics · 2025年9月 · Vol.18
以三相两电平电压源逆变器（3P-2L-VSI）为研究对象，提出一种融合残差评估技术与机器学习框架的混合驱动故障诊断方法。该方法通过构建残差生成机制实现故障初步检测，并结合机器学习算法对残差特征进行分类识别，有效提升故障诊断的准确性与鲁棒性。实验结果表明，该方法可实现对不同负载条件及噪声干扰下的开路故障快速、准确识别。
解读: 该混合驱动故障诊断方法对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器中，可集成该残差评估与机器学习框架实现IGBT/SiC功率器件开路故障的快速定位，提升系统可靠性；在SG系列光伏逆变器中，该方法可适应不同光照条件下的负载波动，增强故障诊断鲁棒性；在电动汽车OBC及电机驱动系统中，可实现...
基于人工智能的采用三相移调制双有源桥变换器建模与控制策略
Artificial Intelligence-Based Modeling and Control Strategy for Dual Active Bridge Converter With Triple Phase Shift Modulation
Jiawei Zhang · Jiaxiong Xu · Yile Dai · Miao Yu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月
双有源桥（DAB）变换器因其优异的双向功率传输性能，已成为储能系统和直流电力系统的核心单元。为提升宽电压范围下的效率，常采用三相移（TPS）调制。本文针对现有DAB建模与控制策略的局限性，提出了一种基于人工智能的建模与控制方法，旨在优化变换器在复杂工况下的动态响应与转换效率。
解读: DAB变换器是阳光电源储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）中DC-DC级实现双向功率流的核心拓扑。在储能PCS中，宽电压范围下的效率优化是提升系统整体能效的关键。本文提出的基于AI的TPS调制策略，能够有效解决传统解析模型在复杂工况下精度不足的问题，有助于提升阳光电源储能产品...