1785-L60B@@罗克韦尔模块@1785-L60B1785-L60B@@罗克韦尔模块@1785-L60B1785-L60B@@罗克韦尔模块@1785-L60B1785-L60B@@罗克韦尔模块@1785-L60B大量的研究表明，NN有着强大的模式分类和识别能力。文献[37]研究了三相电压型静态变换器中IGBT开关管的开路故障，采用离散小波和NN结合的算法对特征向量进行分析。文献[38]比较了多种NN算法，并给出***基础的NN模型，其中输入层表征原始的特征向量而输出层是相对应的故障类型。文献[39]结合主成分分析法、遗传算法和NN的方法对级联H桥多电平逆变器进行故障诊断，此方法克服了由多个开关组成的复杂和非线性的系统。文献[40]采用遗传算法、粒子群优化算法和NN的方法对多电平逆变器所引起的驱动故障进行检测，此方法降低了系统谐波，提高了系统的诊断效率。NN是高度非线性的大型系统，高速的复杂性使得其不能***分析各个性能指标，且诊断过程需要大量的故障样本，限制了小样本系统的应用。目前提出的NN类型仅适用部分的变换器类型，不存在像冯诺依曼体系结构那样简洁、通用的NN体系结构。2基于数据驱动的变换器故障诊断展望变换器的故障诊断方法较好地实现了故障特征的处理和故障类别的检测，防止了变换器带故障运行对电网波形质量造成的严重影响。由上文可知，故障诊断方法仍然存在局限性，因此，目前基于数据驱动的变换器故障诊断方法还在不断地完善和向前发展，主要的发展方向可能是：1）基于数据驱动的变换器故障诊断方法的融合。基于数据驱动故障诊断的方法无需建立***的数学模型，主要对历史数据进行推理和分析，但每种方法存在自身的优势和局限性。针对以上方法的局限性，新型的变换器故障诊断方法采用取长补短的方式克服以上缺陷，实现了多种诊断方法的融合并确保了故障诊断的准确性、可靠性和有效性。2）目前，变换器的故障诊断大部分针对系统中的已知故障进行学习和训练，忽略了对于新型故障类型的检测，容易将这一部分故障样本误识别。因此，新型故障类别的检测和识别在故障诊断的应用中具有重要意义。3）数据驱动故障诊断方法主要处理和训练大量的离线历史数据实现故障诊断，但对于多尺度、多层次的复杂系统而言，海量的数据难以获得，且其训练过程耗费了大量的时间。变换器系统在实际的运行过程中存在大量的在线数据，若数据驱动的算法能应用在线的数据进行学习，则不仅减少了对于历史数据的依赖，也缩短了训练时间，***终实现实时在线的故障诊断。4）数据驱动方法的实现离不开数据监测系统在实际工程中的应用。故障诊断结果需通过监测系统进行检测、存储并采取故障保护措施，监测系统的完善和推广也是后期变换器故障诊断的一个发展趋势。ASEABROWNBOVERIAFN31B2-CF9AASEABROWNBOVERIXT4VU3110BFF000XXXASEABROWNBOVERIXT2VU4100BFF000XXXASEABROWNBOVERIXT4HE3063GFF000XXXASEABROWNBOVERIN1M2-BE16FASEABROWNBOVERIAFN31B2-CE19ASEABROWNBOVERITS3N225TWAS1ASEABROWNBOVERIT5H400BWAASEABROWNBOVERIAF1451N2-AE2FASEABROWNBOVERIXT4LE4080BFF000XXXASEABROWNBOVERIXT2VC3100BFFD00XXXASEABROWNBOVERIXT2VE4010FFF000XXXASEABROWNBOVERIXT2VE4063FFF000XXXASEABROWNBOVERIT7MHQB3EE0EACA0XXASEABROWNBOVERIXT4LU3150G66000XXXASEABROWNBOVERIM1BP-6E18DYASEABROWNBOVERIM1BP-4E1CDY6ASEABROWNBOVERIT7H1200ELS5ASEABROWNBOVERIT5S600CWAS8ASEABROWNBOVERIXT4VE3200BAAB00XXXASEABROWNBOVERIXT4VE3063JFF000XXXASEABROWNBOVERIXT4SE4040FFF000XXXASEABROWNBOVERIXT4VE3225BFF000XXXASEABROWNBOVERIXT4VE4050BFF000XXXASEABROWNBOVERIT5L400CWS4U4A3ASEABROWNBOVERIT7MVFA3CP000000XXASEABROWNBOVERIP1J1-CE24J9ASEABROWNBOVERIEK8010KN)