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J-GLOBAL ID：202102276798276347   整理番号：21A0229423

PNN-MDに基づくモジュラマルチレベルコンバータのためのIGBT開回路故障診断法【JST・京大機械翻訳】

IGBT Open Circuit Fault Diagnosis Method for a Modular Multilevel Converter Based on PNN-MD

著者 (3件)： An Yang (Xi’an University of Technology, School of Electrical Engineering,Xi’an,China,710048) ,  Sun Xiangdong (Xi’an University of Technology, School of Electrical Engineering,Xi’an,China,710048) ,  Yuan Qing (Xi’an University of Technology, School of Electrical Engineering,Xi’an,China,710048)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： HVDC  ページ： 911-916  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モジュラーマルチレベルコンバータ(MMC)は,高電圧直流(HVDC)伝送システムの重要な部分である。直列のサブモジュールの数の増加とともに,IGBTの開回路故障はMMCの最も一般的な故障タイプである。したがって,MMCのIGBT開回路故障診断を研究する必要がある。MMCのためのIGBT開回路故障の診断方法を確率的ニューラルネットワーク(PNN)とMarkov距離(MD)アルゴリズムに基づいて提案し,MMCの信頼性をさらに改善した。PNN-MD理論に基づく故障診断モデルを,Matlab/Simulinkソフトウェアを用いて確立した。次に,MMC回路モデルを,PSIM回路モデルを用いて確立した。正常動作状態とIGBT開回路状態における各サブモジュール回路の電圧と電流特性値を収集した。一方,訓練サンプルとしてこれらの値を用い,訓練のためにpnn-mdに入力する。シミュレーションを通して,故障診断におけるBPニューラルネットワークの応用と比較して,PNN-MDアルゴリズムは,MMCのIGBT開回路故障をより速く,より正確に診断することができた。本論文の技術革新は,MMC故障診断と機械学習を結合することであり,広い応用展望を有する。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  固有値 ,  電圧 ,  電流 ,  *故障 ,  信頼性 ,  *故障診断 ,  *開路 ,  送信方式 ,  ソフトウェア ,  回路モデル ,  *IGBT ,  機械学習
準シソーラス用語： Simulink ,  MATLAB , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： Md ,  モジュラマルチレベルコンバータ ,  IGBT ,  開回路 ,  故障診断