关键词：Z源逆变器;变分模态分解;天牛须算法;故障诊断;参数优化
摘 要：针对传统变分模态分解(VMD)对电动汽车Z源逆变器早期故障诊断中的分解效果受分解个数K和二次惩罚因子α的影响而导致诊断效果差的问题,提出了天牛须搜索算法(BAS)优化VMD参数的Z源逆变器早期故障诊断方法.对Z源逆变器三相桥臂中点间的线电压信号,采用天牛须搜索算法优化VMD的参数K和α,利用小波分解提取出VMD各模态分量的小波能量作为Z源逆变器的早期故障特征;然后使用支持向量机识别多种不同软故障;最后对Z源逆变器储能电容早期故障进行诊断实验.实验结果表明:相对于小波变换、经验模态分解等方法,参数优化后的VMD算法诊断精度高、故障识别能力强,从而验证了该方法的有效性.
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