基于SSAE-LSTM神经网络的风电变流器开路故障诊断Wind power converter fault diagnosis based on SSAE-LSTM network
张瑞成;白晓泽;董砚;邸志刚;孙鹤旭;张靖轩;
摘要(Abstract)：
针对风电变流器IGBT模块开路故障，在诊断中长时间序列信号的特征时难以提取和识别，文章提出了一种基于栈式稀疏自编码（SSAE）网络和长短期记忆（LSTM）神经网络的开路故障诊断方法。以网侧变流器为主要研究对象，首先，将预处理后的原始电流信号输入SSAE网络，利用无监督学习方式进行逐层贪婪训练，并结合有监督学习方式对SSAE网络进行参数更新和局部微调，进而提取隐含层降维特征，构建特征矩阵；其次，利用LSTM神经网络在处理时间序列中的记忆优势，将特征矩阵作为LSTM网络的输入进行模型的训练；最后，利用Softmax分类器实现故障的识别和分类。诊断结果表明，该方法实现了自动提取网侧变流器的故障电流信号特征；同时所提方法能够风电变流器IGBT模块单一开路和双开路的22种开路故障问题进行准确地识别和分类，平均测试集准确率可达99.64%。
关键词(KeyWords)： 风电变流器;故障诊断;特征提取;栈式稀疏自编码;长短期记忆
基金项目(Foundation): 河北省重点研发计划项目（20314502D）;; 河北省教育厅科学技术研究项目（ZD2021332,JQN2020020,JQN2022001）;; 唐山市科技计划项目（21130219C）
作者(Authors): 张瑞成;白晓泽;董砚;邸志刚;孙鹤旭;张靖轩;
DOI: 10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2023.03.016
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