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用于双三相永磁同步电机开路故障可信诊断的谐波感知双分支可解释神经网络
Interpretable Harmonic-Aware Dual-Branch Neural Network for Trustworthy Diagnosis of OCFs in DTP-PMSMs With Enhanced Disturbance Robustness
Boyuan Zheng · Bingtao Liu · Junyu Yan · Mi Tang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月
针对双三相永磁同步电机（DTP-PMSM）系统，本文提出了一种谐波感知双分支神经网络，旨在解决数据驱动故障诊断模型在鲁棒性、可靠性和可解释性方面的挑战。该方法通过分析谐波特性，实现了对开关器件开路故障（OCFs）的精准诊断，提升了复杂电力电子系统的运行可靠性。
解读: 该研究聚焦于电力电子系统中的故障诊断与可解释性AI，这对阳光电源的智能化运维平台（iSolarCloud）及核心功率变换设备具有参考价值。虽然该文针对的是电机驱动领域，但其提出的‘谐波感知’与‘可解释性神经网络’架构，可迁移至阳光电源的组串式逆变器或储能变流器（PCS）中，用于提升功率模块的在线故障...
基于虚拟健康模型的双三相永磁同步电机分析与容错控制
Analysis and Fault-Tolerant Control for Dual-Three-Phase PMSM Based on Virtual Healthy Model
Boyuan Zheng · Jibin Zou · Bingjun Li · Mi Tang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年12月
双三相永磁同步电机（DTP-PMSM）具备优异的容错能力，但其复杂的建模、高铜耗及故障后的转矩脉动限制了应用。本文提出了一种针对开相故障（OPF）的容错控制（FTC）策略，通过虚拟健康模型简化了建模过程，并实现了故障后的平稳运行。
解读: 该研究聚焦于多相电机的容错控制，虽然阳光电源目前的核心业务集中在光伏逆变器、储能PCS及充电桩领域，但其在风电变流器及未来可能涉及的工业驱动领域具有参考价值。该容错控制策略（FTC）对于提升风电变流器在极端工况下的可靠性具有借鉴意义。建议研发团队关注该虚拟健康模型在功率模块故障诊断中的应用，以提升阳...