基于深度学习的多电平变换器故障诊断教学案例研究

作     者：叶舒 张峰 殳国华 YE Shu;ZHANG Feng;SHU Guohua

作者机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 

出 版 物：《实验室研究与探索》 (Research and Exploration In Laboratory)

年 卷 期：2023年第42卷第12期

页      面：112-116页

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：教育部新工科综合改革类项目(E-CXCYYR20200925) 教育部面向新工科专业建设的基础课程教学改革项目重点课题(E2107) 上海交通大学新工科综合改革类项目(WH620160206-01) 上海交通大学教学发展基金项目(CTLD23J0070) 

主　　题：多电平变换器 嵌套式中点可控型五电平变换器 智能故障诊断 实验教学案例 

摘      要：为适应电力系统对高压、大功率及改善电能质量的需求,多电平变换器的电平等级不断提升,其电路结构日趋复杂。电路中半导体功率开关器件的增加不可避免地增加了系统故障的风险。因此,多电平变换器的故障诊断逐渐成为电力电子可靠性研究领域的关注焦点。大数据和人工智能技术的普及推动了基于数据驱动的多电平变换器智能故障诊断技术的发展。为此,设计了针对多电平变换器智能故障诊断的教学案例,基于嵌套式中点可控型五电平变换器,结合特征工程和深度学习算法,实现对变换器开关器件故障的检测和定位。此综合案例将人工智能和电力电子领域紧密结合,帮助学生深入理解理论知识和研究方法,提高工程实践应用能力,培养科研素养和创新精神。