Fault diagnosis in a five-level multilevel inverter using an artificial neural network approach
Introduction. Cascaded H-bridge multilevel inverters (CHB-MLI) are becoming increasingly used in applications such as distribution systems, electrical traction systems, high voltage direct conversion systems, and many others. Despite the fact that multilevel inverters contain a large number of contr...
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine”
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/256732 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Репозитарії
Electrical Engineering & Electromechanics| id |
eiekhpieduua-article-256732 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Electrical Engineering & Electromechanics |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
штучна нейронна мережа швидке перетворення Фур’є багаторівневий інвертор широтно-імпульсна модуляція повні гармонічні спотворення artificial neural network fast Fourier transform multilevel inverter sinusoidal pulse width modulation total harmonic distortion |
| spellingShingle |
штучна нейронна мережа швидке перетворення Фур’є багаторівневий інвертор широтно-імпульсна модуляція повні гармонічні спотворення artificial neural network fast Fourier transform multilevel inverter sinusoidal pulse width modulation total harmonic distortion Parimalasundar, E. Senthil Kumar, R. Chandrika, V. S. Suresh, K. Fault diagnosis in a five-level multilevel inverter using an artificial neural network approach |
| topic_facet |
штучна нейронна мережа швидке перетворення Фур’є багаторівневий інвертор широтно-імпульсна модуляція повні гармонічні спотворення artificial neural network fast Fourier transform multilevel inverter sinusoidal pulse width modulation total harmonic distortion |
| format |
Article |
| author |
Parimalasundar, E. Senthil Kumar, R. Chandrika, V. S. Suresh, K. |
| author_facet |
Parimalasundar, E. Senthil Kumar, R. Chandrika, V. S. Suresh, K. |
| author_sort |
Parimalasundar, E. |
| title |
Fault diagnosis in a five-level multilevel inverter using an artificial neural network approach |
| title_short |
Fault diagnosis in a five-level multilevel inverter using an artificial neural network approach |
| title_full |
Fault diagnosis in a five-level multilevel inverter using an artificial neural network approach |
| title_fullStr |
Fault diagnosis in a five-level multilevel inverter using an artificial neural network approach |
| title_full_unstemmed |
Fault diagnosis in a five-level multilevel inverter using an artificial neural network approach |
| title_sort |
fault diagnosis in a five-level multilevel inverter using an artificial neural network approach |
| title_alt |
Fault diagnosis in a five-level multilevel inverter using an artificial neural network approach |
| description |
Introduction. Cascaded H-bridge multilevel inverters (CHB-MLI) are becoming increasingly used in applications such as distribution systems, electrical traction systems, high voltage direct conversion systems, and many others. Despite the fact that multilevel inverters contain a large number of control switches, detecting a malfunction takes a significant amount of time. In the fault switch configurations diode included for freewheeling operation during open-fault condition. During short circuit fault conditions are carried out by the fuse, which can reveal the freewheeling current direction. The fault category can be identified independently and also failure of power switches harmed by the functioning and reliability of CHB-MLI. This paper investigates the effects and performance of open and short switching faults of multilevel inverters. Output voltage characteristics of 5 level MLI are frequently determined from distinctive switch faults with modulation index value of 0.85 is used during simulation analysis. In the simulation experiment for the modulation index value of 0.85, one second open and short circuit faults are created for the place of faulty switch. Fault is identified automatically by means of artificial neural network (ANN) technique using sinusoidal pulse width modulation based on distorted total harmonic distortion (THD) and managed by its own. The novelty of the proposed work consists of a fast Fourier transform (FFT) and ANN to identify faulty switch. Purpose. The proposed architecture is to identify faulty switch during open and short failures, which has to be reduced THD and make the system in reliable operation. Methods. The proposed topology is to be design and evaluate using MATLAB/Simulink platform. Results. Using the FFT and ANN approaches, the normal and faulty conditions of the MLI are explored, and the faulty switch is detected based on voltage changing patterns in the output. Practical value. The proposed topology has been very supportive for implementing non-conventional energy sources based multilevel inverter, which is connected to large demand in grid. |
| publisher |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine” |
| publishDate |
2023 |
| url |
http://eie.khpi.edu.ua/article/view/256732 |
| work_keys_str_mv |
AT parimalasundare faultdiagnosisinafivelevelmultilevelinverterusinganartificialneuralnetworkapproach AT senthilkumarr faultdiagnosisinafivelevelmultilevelinverterusinganartificialneuralnetworkapproach AT chandrikavs faultdiagnosisinafivelevelmultilevelinverterusinganartificialneuralnetworkapproach AT sureshk faultdiagnosisinafivelevelmultilevelinverterusinganartificialneuralnetworkapproach |
| first_indexed |
2024-06-01T14:40:11Z |
| last_indexed |
2024-06-01T14:40:11Z |
| _version_ |
1800670084704763904 |
| spelling |
eiekhpieduua-article-2567322023-01-04T13:48:14Z Fault diagnosis in a five-level multilevel inverter using an artificial neural network approach Fault diagnosis in a five-level multilevel inverter using an artificial neural network approach Parimalasundar, E. Senthil Kumar, R. Chandrika, V. S. Suresh, K. штучна нейронна мережа швидке перетворення Фур’є багаторівневий інвертор широтно-імпульсна модуляція повні гармонічні спотворення artificial neural network fast Fourier transform multilevel inverter sinusoidal pulse width modulation total harmonic distortion Introduction. Cascaded H-bridge multilevel inverters (CHB-MLI) are becoming increasingly used in applications such as distribution systems, electrical traction systems, high voltage direct conversion systems, and many others. Despite the fact that multilevel inverters contain a large number of control switches, detecting a malfunction takes a significant amount of time. In the fault switch configurations diode included for freewheeling operation during open-fault condition. During short circuit fault conditions are carried out by the fuse, which can reveal the freewheeling current direction. The fault category can be identified independently and also failure of power switches harmed by the functioning and reliability of CHB-MLI. This paper investigates the effects and performance of open and short switching faults of multilevel inverters. Output voltage characteristics of 5 level MLI are frequently determined from distinctive switch faults with modulation index value of 0.85 is used during simulation analysis. In the simulation experiment for the modulation index value of 0.85, one second open and short circuit faults are created for the place of faulty switch. Fault is identified automatically by means of artificial neural network (ANN) technique using sinusoidal pulse width modulation based on distorted total harmonic distortion (THD) and managed by its own. The novelty of the proposed work consists of a fast Fourier transform (FFT) and ANN to identify faulty switch. Purpose. The proposed architecture is to identify faulty switch during open and short failures, which has to be reduced THD and make the system in reliable operation. Methods. The proposed topology is to be design and evaluate using MATLAB/Simulink platform. Results. Using the FFT and ANN approaches, the normal and faulty conditions of the MLI are explored, and the faulty switch is detected based on voltage changing patterns in the output. Practical value. The proposed topology has been very supportive for implementing non-conventional energy sources based multilevel inverter, which is connected to large demand in grid. Вступ. Каскадні багаторівневі інвертори H-bridge все частіше використовуються в таких пристроях, як розподільні системи, електричні тягові системи, системи прямого перетворення високої напруги та багато інших. Незважаючи на те, що багаторівневі інвертори містять велику кількість перемикачів, що управляють, виявлення несправності займає значний час. У конфігурації аварійного вимикача увімкнено діод для роботи в режимі вільного ходу в умовах обриву несправності. При короткому замиканні аварійні стани виконуються запобіжником, який може визначити напрямок струму вільного ходу. Категорія несправності може бути визначена самостійно, а також відмова силових вимикачів, що порушує функціонування та надійність каскадних багаторівневих інверторів H-bridge. У цій статті досліджуються наслідки та характеристики обривів та коротких замикань багаторівневих інверторів. Характеристики вихідної напруги 5-рівневого інвертору часто визначаються характерними несправностями перемикача, при цьому при аналізі моделювання використовується значення індексу модуляції 0,85. В імітаційному експерименті значення індексу модуляції 0,85 в місці несправного перемикача створюються односекундні обриви і коротке замикання. Несправність ідентифікується автоматично за допомогою методу штучної нейронної мережі з використанням синусоїдальної широтно-імпульсної модуляції на основі спотвореного повного гармонійного спотворення та керується самостійно. Новизна запропонованої роботи полягає у застосуванні швидкого перетворення Фур’є та штучної нейронної мережі для ідентифікації несправного перемикача. Мета. Пропонована архітектура призначена для виявлення несправного комутатора при розмиканні та короткочасних відмовах, що має знизити повне гармонійне спотворення та забезпечити надійну роботу системи. методи. Запропонована топологія має бути спроектована та оцінена з використанням платформи MATLAB/Simulink. Результати. Використовуючи підходи швидкого перетворення Фур’є та штучної нейронної мережі, досліджуються нормальні та несправні стани багаторівневих інверторів, і несправний перемикач виявляється на основі моделей зміни напруги на виході. Практична цінність. Запропонована топологія дуже сприятлива для реалізації нетрадиційних джерел енергії на основі багаторівневого інвертора, пов'язаного з великим попитом у мережі. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine” 2023-01-04 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/256732 10.20998/2074-272X.2023.1.05 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 1 (2023); 31-39 Электротехника и Электромеханика; № 1 (2023); 31-39 Електротехніка і Електромеханіка; № 1 (2023); 31-39 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/256732/266668 Copyright (c) 2022 E. Parimalasundar, R. Senthil Kumar, V. S. Chandrika, K. Suresh http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |