基于MEEMD和GRNN的轨道交通列车辅助逆变器故障诊断.pptxVIP

基于MEEMD和GRNN的轨道交通列车辅助逆变器故障诊断汇报人：2024-01-12

引言轨道交通列车辅助逆变器概述基于MEEMD的信号处理方法基于GRNN的故障诊断模型实验设计与结果分析结论与展望

引言01

轨道交通列车的重要性随着城市化进程的加快，轨道交通列车在城市交通中的地位日益凸显，其安全、高效、便捷的特点深受人们青睐。辅助逆变器的作用辅助逆变器是轨道交通列车的重要组成部分，负责为列车提供稳定的辅助电源，确保列车正常运行。故障诊断的意义辅助逆变器一旦发生故障，将直接影响列车的正常运行，甚至引发安全事故。因此，对辅助逆变器进行故障诊断具有重要意义，可以及时发现并处理故障，保障列车运行安全。背景与意义

传统故障诊断方法传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验和定期维护，存在诊断效率低下、漏诊率高等问题。基于数据驱动的故障诊断方法随着大数据和人工智能技术的发展，基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为研究热点。这类方法通过挖掘历史数据中的故障特征，构建故障诊断模型，实现故障的自动识别和定位。MEEMD和GRNN在故障诊断中的应用MEEMD（多元经验模态分解）和GRNN（广义回归神经网络）是近年来发展起来的先进信号处理技术和机器学习算法，已被成功应用于多个领域的故障诊断中。它们能够有效提取故障特征并构建高精度的故障诊断模型。国内外研究现状

本文旨在研究基于MEEMD和GRNN的轨道交通列车辅助逆变器故障诊断方法，以提高故障诊断的准确性和效率，保障列车运行安全。研究目的首先，对辅助逆变器的故障类型和特征进行深入分析；其次，利用MEEMD技术对故障信号进行预处理，提取故障特征；然后，构建基于GRNN的故障诊断模型，实现故障的自动识别和定位；最后，通过实验验证本文所提方法的有效性和优越性。研究内容本文研究目的和内容

轨道交通列车辅助逆变器概述02

VS辅助逆变器是轨道交通列车电气系统中的重要组成部分，负责将直流电转换为交流电，为列车提供辅助电源，满足列车照明、空调、通风等辅助设备的用电需求。结构辅助逆变器通常由输入滤波器、DC/DC变换器、DC/AC逆变器和输出滤波器等组成。其中，输入滤波器用于滤除输入直流电中的谐波和噪声；DC/DC变换器将输入的直流电压转换为合适的直流电压；DC/AC逆变器再将该直流电压逆变为交流电压；输出滤波器则用于滤除输出交流电中的谐波和噪声，确保输出电能质量。作用辅助逆变器的作用与结构

过电压故障过电流故障过热故障通讯故障常见故障类型及原于输入电压过高或逆变器内部元件损坏等原因，导致辅助逆变器输出电压过高。由于负载短路或逆变器内部元件损坏等原因，导致辅助逆变器输出电流过大。由于散热不良或环境温度过高等原因，导致辅助逆变器内部温度过高。由于通讯线路故障或通讯接口损坏等原因，导致辅助逆变器与列车控制系统通讯中断。

故障特征提取困难01辅助逆变器故障特征复杂且易受干扰，如何从复杂的信号中提取有效的故障特征是故障诊断的难点之一。故障类型多样02辅助逆变器故障类型多样，包括电气故障、机械故障、热故障等，不同类型的故障需要采用不同的诊断方法。实时性要求高03轨道交通列车运行过程中，辅助逆变器故障可能会对列车运行安全产生严重影响，因此故障诊断系统需要具备实时性，能够在故障发生时及时发出警报并采取相应的处理措施。故障诊断的挑战与难点

基于MEEMD的信号处理方法03

MEEMD算法原理及特点MEEMD（ModifiedEnsembleEmpiricalModeDecomposition）是一种改进型的集成经验模态分解方法，通过添加白噪声并多次集成平均，能够准确地提取出非线性和非平稳信号中的固有模态函数（IMF）。原理MEEMD算法具有自适应性、完备性和近似正交性，能够处理复杂的信号，并有效地抑制模态混叠现象。特点

对原始信号进行去噪、平滑等预处理操作，以消除干扰和噪声对后续分析的影响。利用MEEMD算法将预处理后的信号分解为多个IMF分量，并从中提取出与故障相关的特征信息，如频率、幅值、波形等。信号预处理与特征提取特征提取信号预处理

实例分析以轨道交通列车辅助逆变器为例，采集其正常运行和故障状态下的信号数据，应用MEEMD算法进行信号处理和特征提取，并通过对比分析验证该方法的有效性。效果评估通过对比实验和仿真结果，评估MEEMD算法在轨道交通列车辅助逆变器故障诊断中的准确性和可靠性。同时，可以与其他方法进行比较，进一步验证该方法的优越性。实例分析与效果评估

基于GRNN的故障诊断模型04

原理GRNN（GeneralRegressionNeuralNetwork）是一种基于非参数回归的神经网络模型，通过计算输入样本与训练样本之间的相似度来进行预测。在故障诊断中，GRNN可以利用历史故障数据建立模型，