分析了三电平变频器发生故障的原因,并将2只IGBT开路故障进行分类,为各类故障进行编码。选择逆变电路3个桥臂的相电压信号作为研究对象,利用d-q变换将三相电压信号转换为两相以减少故障信息的维数,通过傅立叶变换提取不同故障下的特征向量;建立一个4层的BP神经网络并进行故障诊断,将特征向量作为输入,对应故障的编码作为输出,对网络进行训练仿真,实现并验证了采用BP神经网络对三电平变频器故障诊断的可行性和准确性。

为了实现对逆变器电路故障位置快速精确定位,减少停工检修时间,提高运行效率,提出一种基于BP神经网络的变频器逆变电路开关器件开路故障诊断方法。使用MATLAB对逆变电路建模和仿真,从输出电压波形直接采样提取故障信号特征。根据故障特征和诊断目标,建立三层神经网络故障模型,确定神经元数目和传输函数。将故障特征信号作为BP神经网络的输入,通过Levenberg Marquardt算法实现对神经网络的训练,用训练后的神经网络模型实现对变频器逆变电路的故障诊断。结果表明：直接波形采样实现简单;可实现1只或2只IGBT同时开路故障准确定位;所提出的故障诊断模型诊断准确率高。