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Dianli Zidonghua Shebei/E lectric Power Automation Equipment, 43(2), 112–118p. (2023) DOI:10.16081/j.epae.202207010
Aiming at the problem of multi-signal diagnosis and diagnostic thresholds setting in open-fault diagnosis of dual active bridge（DAB） converter，an open-circuit fault diagnosis method of DAB converter based on information fusion and deep residual shrinkage network（DRSN） is proposed. Firstly，the diagnostic signals of DAB converter are reduced to three，which reduces the number of signal sensor. Secondly，the time series of the three diagnostic signals are transformed into images for information fusion by using the recurrence plot and the pulse-coupled neural network. The fused images contain the fault feature of different fault states and they are convenient to input into deep learning network for classification. Finally，the fused images are input into DRSN for fault diagnosis，which avoids setting the diagnostic thresholds. The hardware-in-the-loop system of DAB converter is built in RT-LAB for the experiments. The experimental results show that selected three diagnostic signals can effectively distinguish all insulated gate bipolar transistor（IGBT） open-circuit faults of DAB converter. The comparison analysis shows that the proposed method has high fault diagnosis accuracy，and the average diagnosis accuracy reaches 98.44%.
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