逆变器输入短路是那里坏
逆变器输入端短路，不能输入，功率管都是好的，是什么原因，是驱动板坏了吗？
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逆变器短路故障诊断
在逆变器故障中，逆变桥IGBT的开路和短路故障占了相当大的比重，据统计，38%的逆变器故障是由逆变器的开关管引起的开关管的短路故障一般需要在微秒级的时间内检测到并给予排除，目前主要采用成熟的硬件检测和保护方案，本文不予讨论。
开关管的开路故障可能由驱动板故障、线路接触不良或过电流烧毁等原因造成，此时往往不会立刻造成严重的后果，但会出现逆变器输出波形谐波增大、开关管承受电压电流应力增大、母线电容电压不平衡等问题，若不及时发现并排除故障，有可能会对逆变器造成进一步的损害。
此前，国内外学者对逆变器故障诊断作了许多卓有成效的研究，主要可以分为基于电流、基于电压以及基于智能算法三类故障诊断方法
提出一种基于傅里叶变换的归一化方法，实现了两电平逆变器单管开路故障诊断，解决了传统平均电流法在负载突变时容易发生误诊断的问题。归一化负载电流和负载电流在过零区域所持续的时间结合起来实现了两电平逆变器的多开关管开路诊断，比传统的归一化负载电流方法具有更高的可靠性。
一个电流周期内的负载电流均值和负载电流绝对值均值结合起来实现了多开关管开路故障诊断，有效提高了故障诊断的鲁棒性利用电流矢量轨迹半径的变化实现了中点钳位（Neutral Point Clamped, NPC）型三电平逆变器的单管开路故障精确定位。逆变器输出侧负载电压和电流极性为故障特征，实现了NPC型三电平逆变器多开关管的开路故障诊断，具有诊断速度快、准确率高等优点，但需要额外增加电压传感器。
提出一种基于支持向量机的故障诊断方法，利用故障电流轨迹的二维相对质心特征对故障进行分类，实现了两电平逆变器单管开路故障的准确定位，但小波分解和样本训练的运算量较大。
逆变器输出电压为故障特征，采用神经网络对故障进行分类，实现了NPC型三电平逆变器开路故障的快速、准确诊断，但需要额外增加多个电压传感器，并且运算量较大。
综上所述，基于电压的故障诊断方法增加了电路的复杂性；基于智能算法的故障诊断方法会大大增加故障诊断的运算和处理时间；基于电流的故障诊断方法不需要额外增加传感器，也不需要对采样信号作复杂的变换，只要提取一段时间内故障电流的信息，就能实现准确的故障诊断。
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