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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 3,281 - 3,286 (6page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2023
Convolutional Neural Network-Based Open-Circuit Fault Diagnosis for 5L-HNPC Inverters
Dyan Puspita Apsa
,
i
,
Dong-Choon Lee
전력전자학회 학술대회 논문집
2023.07
학술대회자료
Open-Circuit Fault Diagnosis Based on Deep Learning for Four-Level Active Neutral-Point Clamped Inverters
Dyan Puspita Apsa
,
i
,
Jiwon Jung
외 1명
ICPE(ISPE)논문집
2023.05
학술대회자료
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In this paper, a deep learning-based fault diagnosis has been proposed for improving reliability when detect faulty switches of four-level active neutral point clamped (ANPC) inverters. The proposed method detects an open-circuit fault in a single switching device by training a 1-D Convolutional Neural Network (1-D CNN) to extract the periodic feature of pole voltage, which can be done without adding any algorithm for feature extraction. Due to the increased number of switches and conduction paths compared to a two-level inverter, the other method requires complex mathematical equations, threshold settings, and theoretical knowledge of the topology. However, the proposed data-driven deep learning-based method can be made simpler and more robust under different system conditions without using mathematical equations. Simulation results have validated the feasibility of the proposed method that show the diagnostic average accuracy rate reached 99.53 % with conditions that were untrained in the deep learning model.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. OPEN-CIRCUIT FAULT ANALYSIS OF FOUR-LEVEL ANPC INVERTERS
III. 1-D CNN-BASED FAULT DIAGNOSIS METHOD
IV. PERFORMANCE EVALUATION
V. CONCLUSIONS
REFERENCES
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