[发明专利]一种IGBT驱动电路故障诊断方法

权利要求书

1.一种IGBT驱动电路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)运用PSpice软件对IGBT驱动电路进行蒙特卡洛分析，采集电路的时域响应信号，即采集驱动电路的输出电压信号；电路中故障元件即电阻和电容容差范围均为±5％；

(2)对采集到的电压信号进行小波变换，计算小波系数的能量作为特征参量，所有特征参量的集合即为样本数据；

(3)基于样本数据，建立卷积神经网络故障诊断模型并对其进行训练和诊断结果校验；

(4)以建立的卷积神经网络故障诊断模型作为分类器，对IGBT驱动电路的故障进行诊断。

2.根据权利要求1所述的IGBT驱动电路故障诊断方法，其特征在于，所述步骤(1)中，被测的IGBT驱动电路只有一个输入端和一个输出端，输入端采用矩形脉冲激励，输出端采样电压信号。

3.根据权利要求1或2所述的IGBT驱动电路故障诊断方法，其特征在于，所述步骤(2)中，对采集到的电压信号进行小波变换，步骤是：

步骤(2-a)先对电压信号进行小波分解，从分解获得的分量信号中得出高频和低频系数，高频系数对应细节信号，低频系数对应逼近信号；从高频系数中检测噪声，低频系数中识别各分量信号的不同频率；

步骤(2-b)用去噪的高频系数与逼近的低频系数重构目标信号。

4.根据权利要求3所述的IGBT驱动电路故障诊断方法，其特征在于，小波变换是一种信号的时间-尺度或时间一频率分析法，具有多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变，但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法；小波变换在低频部分具有高的频率分辨率和低的时间分辨率，在高频部分具有高的时间分辨率和低的频率分辨率，适合用于提取信号的特征向量；

寻找小的波或“小波”，用其整数平移和二进伸缩生成整个L²(R)的空间，假设f∈L²(R)是要处理的实际信号，测得的信号f_j是f在尺度空间V_j中的近似；V_j是V_j+1的的真子空间，于是存在V_j在V_j+1的正交补空间W_j，j→∞：

上述空间的正交分解过程可传递下去，于是对任意V_j，可表示为

因此，可将f_j多分辨表示为

f_j＝f_j-1+w_j-1

＝f_j-2+w_j-2+w_j-1

＝…

＝f_j0+w_j0+w_j0+1+…+w_j-1；

同理，w_j是f_j在f_j+1的正交补空间

其中，

式中，k∈Z，c_l,k和φ_l,k分别为f_l的尺度系数和小波系数，同样，d_l,k是w_l的尺度系数，ψ_l,k是w_l的小波系数；

分解：f_j→f_j0,w_j0…,w_j-1；

重构：f_j0,w_j0…,w_j-1→f_j。