检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道科学与工程学报 2025年第3期22卷 1243-1253页

作者：孙潞吴宜霖伍珣中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075

直流支撑电容器是变流器的关键部件之一。由于温度、湿度、电压以及谐波等因素影响,其老化速度加快,不利于变流器的可靠运行。因此有必要对直流支撑电容器进行状态辨识,根据其健康状态选择不同的维护策略,进一步保障系统可靠性。目前已... 详细信息

直流支撑电容器是变流器的关键部件之一。由于温度、湿度、电压以及谐波等因素影响,其老化速度加快,不利于变流器的可靠运行。因此有必要对直流支撑电容器进行状态辨识,根据其健康状态选择不同的维护策略,进一步保障系统可靠性。目前已有较多学者对电容器状态辨识开展研究。但是,噪声对直流支撑电容器状态辨识的干扰问题尚未得到良好解决,容易导致显著的电容器参数辨识误差。针对上述问题,提出一种基于预充电模型与改进粒子群算法的直流支撑电容器状态辨识方法。在不加装额外传感器的前提下,建立等效预充电模型,采集预充电过程的电压信号,利用改进粒子群算法在参数变化区间内搜索最优值,满足其损失函数值最小,进而对电容量进行计算。该方法原理简单,计算量小,可以有效避免算法收敛于局部最优解,在一定程度上解决了噪声干扰的问题。使用Matlab/Simulink平台进行仿真实验,结果表明该方法在较低采样频率下对噪声干扰下的电容状态辨识有较高精度,当采样频率为100 Hz和50 Hz时辨识误差少于1.5%,采样频率为20 Hz和10 Hz时少于3%。此外,该方法具有较好的抗噪声性能,在噪声方差σ2=3时辨识误差仍少于5%。随后,使用3组地铁实车数据验证了算法的可靠性,每组数据连续进行2次辨识,电容量辨识误差均少于1.8%。

关键词：电容器状态识别预充电模型粒子群算法牵引变流器

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基于预充电模型与RSNA的直流支撑电容器电容量辨识方法

引用

铁道科学与工程学报 2023年第7期20卷 2664-2675页

作者：伍珣于天剑李凯迪田睿中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075 深圳地铁集团广东深圳518040 国网湖南超高压变电公司湖南长沙410004

直流支撑电容器是牵引变流系统的关键器件,也是极易出现故障的电气部件。由于电压、充放电频率、温度等因素的影响,电容器的老化速度加快,其实际寿命与制造商手册中的数据相差很大。因此,有必要对直流支撑电容器状态进行辨识,从而保障... 详细信息

直流支撑电容器是牵引变流系统的关键器件,也是极易出现故障的电气部件。由于电压、充放电频率、温度等因素的影响,电容器的老化速度加快,其实际寿命与制造商手册中的数据相差很大。因此,有必要对直流支撑电容器状态进行辨识,从而保障列车牵引变流系统安全运行。目前,已有较多学者对电容器状态辨识开展研究。但是,铁路应用中的直流支撑电容器状态辨识噪声问题尚未得到很好的解决。在某些情况下,电压传感器测量噪声与电压纹波分量相近会导致直流支撑电容器状态辨识结果出现较大偏差。针对上述问题,提出一种基于预充电模型与递推随机牛顿法(RSNA)的直流支撑电容器电容量辨识方法。在利用现有电压传感器信号以及不对原有系统进行改动的前提下建立电容器预充电模型,采用RSNA算法对电容量进行参数辨识,可以有效抵御噪声干扰并实现电容量的准确估计。该方法原理简单、计算量小,不需要加装额外传感器,以较低的采样频率即可达到较高的计算精度。同时,该方法不易受信噪比(SNR)与信号偏移等的影响,具有较好的鲁棒性。验证结果表明,该方法在正常情况下的辨识误差可以控制在3%以内,在信噪比为35 dB时仍然可以保持在5%左右,当信号偏移达到±10 V时可以保持在3%左右。

关键词：电容器状态辨识预充电模型 RSNA

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