Stefan Thiago Cury Alves dos Santos · Paulo Roberto Ubaldo Guazzelli · Gaspar Henrique Martins de Oliveira · José Roberto Boffino de Almeida Monteiro · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年5月

由于电力电子设备、可再生能源系统及相关技术的兴起，间谐波诊断变得愈发重要。IEC 61000 - 4 - 7 对频谱中间谐波幅值的计算进行了标准化；然而，该标准在间谐波识别和频率估计方面存在不足，这导致文献中出现了一些未遵循 IEC 61000 - 4 - 7 所确立框架的替代解决方案。本研究提出了一种基于多层感知器人工神经网络的新型间谐波诊断解决方案。作为一种后处理技术，该解决方案采用了 IEC 61000 - 4 - 7 中定义的间谐波组，并通过验证测量的含噪信号频谱中间谐波的存在性以及估计...

解读: 该基于MLP神经网络的间谐波诊断技术对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在ST储能变流器和SG光伏逆变器中，可精准识别PWM调制、MPPT扰动及并网控制产生的间谐波成分，突破IEC 61000-4-7标准FFT方法在动态工况下的分辨率瓶颈。对于电动汽车驱动系统和充电桩产品，该方法能有效诊断电机驱动...