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美國Fairchild仙童變頻器使用故障分析
隨著仙童變頻器技術的日益成熟發展以及仙童變頻器在工廠中的廣泛應用，盡管仙童變頻器具有較好的調速性能、高效率、高功率等優勢，但其產生的諧波干擾使其為工廠帶來較大的電磁污染，對自動化控制系統也產生很大的干擾，導致系統監測失誤。

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目前，級聯式仙童變頻器在高壓、大功率應用中已經成為了一項重要的技術，被廣泛用于驅動風機、泵類及各種大型機械，已成為當今節電、提高生產過程自動化水平、推動技術進步的主要手段之一。相對于傳統的兩電平仙童變頻器，其主電路功率單元增多了，大大增加了故障的可能性。級聯式仙童變頻器的功率單元故障在仙童變頻器輸出頻率較低時對輸出影響很小不容易被發現。若不能及時的診斷出該故障，將會形成很大的故障隱患。因此，研究準確高效的級聯式仙童變頻器故障診斷方法具有重要意義。本文主要以級聯式仙童變頻器的功率器件開路故障為研究的對象。首先對級聯式仙童變頻器的結構以及工作原理進行了分析，并在MATLAB/Simulink模塊下建立了級聯式仙童變頻器的仿真模型，分別對仙童變頻器功率器件在不考慮直流濾波電容老化因素的影響以及考慮其老化因素影響的情況下對其開路故障進行了仿真。通過分析級聯式仙童變頻器在不同情況下的輸出信號，確定其故障特征信號的來源，并運用小波分析的方法對其故障特征進行提取，從而得到作為神經網絡輸入的故障特征向量。其次，針對松散型小波神經網絡在進行級聯式仙童變頻器故障診斷中所存在的一些不足，例如網絡收斂的速度慢，易陷入局部極小值等一些缺點，為了提高級聯式仙童變頻器的精度，提出了一種粒子群優化神經網絡的故障診斷方法，同時針對粒子群算法易早熟且后期迭代精度不高等缺陷，對其慣性權重和學習因子進行了改進，并對其部分粒子進行了變異。通過仿真實驗分析的結果表明改進的粒子群神經網絡對級聯式仙童變頻器功率單元故障診斷的準確性和實時性明顯提高。zui后，基于本文所采用的粒子群優化神經網絡的故障診斷方法，利用Lab VIEW設計了一套級聯式仙童變頻器功率單元故障診斷系統。實驗結果表明該系統能夠有效的對級聯式仙童變頻器功率單元進行故障診斷。

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仙童變頻器的主要作用是調整電機的功率，實現電機的調速運行，以達到節約能源的目的。精藝生產對工業中各個工序的速度匹配提出了更高的要求，上下工序的速度匹配問題給仙童變頻器的應用帶來了更加廣泛的空間。通過對Power Flex 70仙童變頻器參數配置的研究，可以提高仙童變頻器運行的穩定性。