风力发电机中变频器故障诊断技术

1.结合神经网络诊断变频器故障

结合神经网络，主要是因为神经网络控制器方便，不需要使用对象的数据模型。因此，在具体的故障诊断和预测中，可以有效地结合神经网络。该方法的应用具有很高的科学性和合理性，也适用于复杂的故障类型或故障信号。由于变频装置本身的特点，即模糊性和随机性，传统的诊断方法不适用于当前阶段的变频装置系统。在此背景下，神经网络的应用可以改进上述不足。神经网络技术应用的缺点是：难以获取样本，难以理解网络权重的形式，也缺乏专家经验和知识的关注。

2.结合故障树诊断变频器故障

结合故障树对变频器故障的诊断，需要故障树模型，主要基于诊断对象的某些特征，成为定性因果模型。该方法的想法是：系统中会有中间事件、顶部事件和底部事件，逻辑门会以某种方式表达上述三者之间的关系。在实际诊断过程中，首先选择相事件，即要诊断的对象。然后，根据事件有效描述故障树，最后应用搜索方法，明确变频器中的故障位置、故障原因和解决方案。该诊断技术的应用具有灵活性高、直观、简单、适用性强等优点。作为该方法的基本工作，相关技术人员需要确保故障树的正确性，以提高变频器故障的诊断。

3.结束语

变频器作为风力发电系统中必不可少的电气部件，在控制整个系统的安全稳定性方面发挥着重要作用。在当前电力系统变频器应用不断扩大的背景下，应不断深入研究变频器故障诊断技术，以适应市场的不断发展，同时结合当前互联网人工智能技术的信息采集和处理，实现变频器故障诊断技术的高效性和及时性，确保整个风力发电机组的正常安全运行。