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    電力電子功率變換器故障診斷方法綜述

    2015-06-01 12:22:28沈艷霞
    電工電能新技術(shù) 2015年11期
    關(guān)鍵詞:開(kāi)路故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    吳 娟,沈艷霞

    (江南大學(xué)電氣自動(dòng)化研究所,江蘇無(wú)錫214122)

    電力電子功率變換器故障診斷方法綜述

    吳 娟,沈艷霞

    (江南大學(xué)電氣自動(dòng)化研究所,江蘇無(wú)錫214122)

    隨著電力電子技術(shù)的發(fā)展,功率變換器已廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)以及工業(yè)生產(chǎn)等各種重要場(chǎng)所中,因此電力電子功率變換器的安全運(yùn)行得到了研究者的廣泛重視。本文以開(kāi)路故障為主對(duì)功率變換器現(xiàn)有故障診斷方法進(jìn)行了歸類和總結(jié)。從基于解析模型、基于知識(shí)和基于信號(hào)處理三個(gè)方面進(jìn)行了分類,介紹了各故障診斷方法的原理,并從適用性、算法復(fù)雜性、診斷時(shí)間和可靠性等角度,對(duì)這些方法進(jìn)行了比較,指出了功率變換器故障診斷的難點(diǎn)和今后的研究方向。

    功率變換器;故障診斷;解析模型;知識(shí);信號(hào)處理

    1 引言

    電力電子功率變換器作為系統(tǒng)控制的中樞執(zhí)行機(jī)構(gòu),廣泛應(yīng)用于電機(jī)驅(qū)動(dòng)和各種電源系統(tǒng)中,但由于功率開(kāi)關(guān)器件在工作時(shí),要承受高電壓和大電流,而自身過(guò)載能力有限,導(dǎo)致開(kāi)關(guān)器件損壞的幾率很大。據(jù)統(tǒng)計(jì),工業(yè)應(yīng)用的交流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)中,38%的故障來(lái)自于功率器件的損壞[1]。功率變換器一旦發(fā)生故障,如不及時(shí)處理,在一般場(chǎng)合會(huì)給工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)極大的經(jīng)濟(jì)損失,尤其在航空、軍事等安全性要求高的場(chǎng)合,將造成災(zāi)難性事故。因此,準(zhǔn)確、快速地判斷故障,及時(shí)診斷和定位故障受到了越來(lái)越多的重視。

    一般地,功率變換器的故障可分為開(kāi)關(guān)管的開(kāi)路故障和短路故障。短路故障存在的時(shí)間極短,可在硬件電路上進(jìn)行處理,也可以將快速熔絲植入電路中,將短路故障轉(zhuǎn)化為開(kāi)路故障,利用開(kāi)路故障診斷方法加以處理[2]。文獻(xiàn)[3]總結(jié)出了10種短路故障診斷方法。開(kāi)路故障發(fā)生后,系統(tǒng)往往還能繼續(xù)運(yùn)行,不易被發(fā)現(xiàn),這樣導(dǎo)致其他功率器件流過(guò)更大的電流,引發(fā)轉(zhuǎn)矩減小、發(fā)熱和絕緣損壞等問(wèn)題,如不及時(shí)處理,將發(fā)展成為極具破壞性的大故障,如系統(tǒng)癱瘓等[4]。因此,目前功率變換器故障診斷的研究重點(diǎn)都集中于開(kāi)關(guān)管的開(kāi)路故障。

    2 功率變換器開(kāi)路故障分類

    以電壓型三相全橋電路為例(其結(jié)構(gòu)圖如圖1所示),對(duì)常見(jiàn)故障進(jìn)行分類。

    圖1 三相電壓型橋式逆變電路Fig.1 Three-phase voltage inverter circuit

    功率變換器在實(shí)際運(yùn)行時(shí),很少出現(xiàn)三只或三只以上開(kāi)關(guān)管同時(shí)故障的情況,針對(duì)常見(jiàn)的單管和雙管故障情況進(jìn)行分類,如表1所示。

    當(dāng)發(fā)生開(kāi)路故障時(shí),故障相電流、輸出電壓以及功率器件承受的電壓都會(huì)發(fā)生幅值和相位的調(diào)制,因此通過(guò)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè),利用相應(yīng)的故障診斷技術(shù)可實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別和定位。

    表1 逆變器開(kāi)路故障分類Tab.1 Open circuit fault classification of inverter

    3 功率變換器故障診斷技術(shù)

    故障診斷方法分為硬件冗余方法和軟件冗余方法。硬件冗余方法是最早應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域的技術(shù)手段之一,可以有效地保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行。近年來(lái)有學(xué)者在逆變器開(kāi)關(guān)函數(shù)模型和運(yùn)行模式分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)故障和正常狀態(tài)下橋臂下管承受電壓的不同,采用簡(jiǎn)單的硬件電路來(lái)實(shí)現(xiàn)故障診斷,這種方法降低了成本,可靠性高,診斷時(shí)間短,適用性強(qiáng)[5,6]。然而,硬件冗余方法測(cè)試設(shè)備繁多,設(shè)計(jì)過(guò)程復(fù)雜,逐漸被軟件冗余方法所取代。按照國(guó)際故障診斷權(quán)威——德國(guó)P M Frank教授的觀點(diǎn)[7],可將目前功率變換器軟件冗余故障診斷技術(shù)分為三類:①基于解析模型的方法;②基于知識(shí)的方法;③基于信號(hào)分析的方法。

    3.1 基于解析模型的方法

    基于解析模型的功率變換器故障診斷方法的基本思想是利用功率變換器的數(shù)學(xué)模型,將估計(jì)的系統(tǒng)輸出與測(cè)量信息相比得到殘差,通過(guò)殘差分析來(lái)實(shí)現(xiàn)電力電子裝置的故障診斷。根據(jù)獲取殘差的不同方式,這一類故障診斷方法可分為狀態(tài)估計(jì)法和參數(shù)估計(jì)法。

    狀態(tài)估計(jì)法利用功率變換器數(shù)學(xué)模型和各測(cè)量信號(hào)設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測(cè)器,觀測(cè)系統(tǒng)的可測(cè)變量,將觀測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較產(chǎn)生殘差,分析該殘差可達(dá)到故障診斷的目的。

    文獻(xiàn)[8]以變流器主回路輸出電壓為特征量,利用實(shí)際系統(tǒng)與參考模型特征輸出量的殘差實(shí)現(xiàn)故障診斷。該方法的輸入量少、判據(jù)簡(jiǎn)單,特別適用于復(fù)雜電力電子電路的故障診斷。文獻(xiàn)[9]以定子電流和機(jī)械速度為輸出,將感應(yīng)電機(jī)模型看作周期性解耦結(jié)構(gòu),利用dq軸方向殘差實(shí)現(xiàn)了開(kāi)關(guān)管故障隔離,并且多故障發(fā)生的情況也能得到解決。在這些研究中,電力電子變換器按照其開(kāi)關(guān)周期被等效成一種“平均模型”。

    參數(shù)估計(jì)法是將系統(tǒng)物理參數(shù)和模型參數(shù)的變化提取出來(lái)作為特征量進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷故障的方法。功率變換器故障的發(fā)生往往導(dǎo)致系統(tǒng)參數(shù)的變化,因此通過(guò)檢測(cè)參數(shù)的變化可實(shí)現(xiàn)故障診斷?;趨?shù)估計(jì)的故障診斷框圖如圖2所示。

    圖2 基于參數(shù)估計(jì)的故障診斷框圖Fig.2 Block diagram of fault diagnosis based on parameter estimation

    參數(shù)估計(jì)法與狀態(tài)估計(jì)法在本質(zhì)上是互補(bǔ)的,參數(shù)估計(jì)法在故障隔離上更有優(yōu)勢(shì);其缺點(diǎn)在于系統(tǒng)的故障有可能引起模型結(jié)構(gòu)的變化,為此可將該方法與其他故障診斷方法相結(jié)合。文獻(xiàn)[10]以鍵合圖為工具,提出了一種能應(yīng)用于大功率整流供電系統(tǒng)特性研究的建模方法,為進(jìn)一步研究基于模型的診斷提供了新的思路和方法。

    近年來(lái),由傳統(tǒng)的解析模型發(fā)展而來(lái)的混雜系統(tǒng)模型故障診斷方法得到了關(guān)注。功率變換器中開(kāi)關(guān)器件呈現(xiàn)出離散時(shí)間動(dòng)態(tài)特性,狀態(tài)變量卻體現(xiàn)出連續(xù)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)特征,可看成一個(gè)典型的混雜系統(tǒng)。因此基于混雜系統(tǒng)理論的故障診斷方法在電力電子系統(tǒng)中得到應(yīng)用[11,12]。

    通過(guò)以上分析可知,基于解析模型的方法適用于已知精確數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)。雖然該技術(shù)相對(duì)來(lái)說(shuō)已經(jīng)比較完善,但在實(shí)際情況下,功率變換器系統(tǒng)參數(shù)是不確定的(如元器件參數(shù)的正常變化和系統(tǒng)故障),負(fù)載擾動(dòng)、電網(wǎng)擾動(dòng)等噪聲的干擾,以及開(kāi)關(guān)器件的非線性和離散性等特性都導(dǎo)致無(wú)法對(duì)這種系統(tǒng)建立準(zhǔn)確的解析模型。因此,在對(duì)復(fù)雜非線性系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷時(shí),基于解析模型的故障診斷方法受到了很大的限制。

    3.2 基于知識(shí)的方法

    基于知識(shí)的方法是一種通過(guò)提前掌握被診斷對(duì)象的故障行為,利用故障樹(shù)、專家系統(tǒng)、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等手段,將故障癥狀組織起來(lái)進(jìn)行故障診斷的方法[6]。

    3.2.1 故障樹(shù)

    基于故障樹(shù)的診斷方法采用數(shù)理邏輯表示故障之間的關(guān)系,對(duì)故障發(fā)生的原因進(jìn)行推理分析,建立一個(gè)由故障特征到故障原因的樹(shù)形圖。故障樹(shù)方法直觀、明了,思路清晰,邏輯性強(qiáng),結(jié)合其他算法,可實(shí)現(xiàn)功率變換器的故障診斷。

    文獻(xiàn)[13]基于隨機(jī)森林算法建立故障樹(shù),實(shí)現(xiàn)了三相可控整流電路的在線診斷,大大提高了診斷精度和診斷速度。文獻(xiàn)[14]針對(duì)三相逆變器,結(jié)合鍵合圖理論,對(duì)傳統(tǒng)的故障樹(shù)進(jìn)行了改進(jìn),通過(guò)建立系統(tǒng)的鍵合圖模型進(jìn)行因果分析,降低了遺漏的可能。

    故障樹(shù)的建立比較繁瑣,容易出現(xiàn)遺漏,且這種方法理論性強(qiáng),結(jié)果的可靠性依賴于分析人員本身的水平。使用故障樹(shù)診斷的同時(shí)需要充分利用知識(shí)、系統(tǒng)的控制模型和歷史數(shù)據(jù),并且還要協(xié)同其他智能算法,才可以完好地建立和維護(hù)故障樹(shù),實(shí)現(xiàn)故障源的快速搜索,然而這些問(wèn)題都還未得到解決。

    3.2.2 專家系統(tǒng)

    專家系統(tǒng)根據(jù)領(lǐng)域內(nèi)專家的理論分析、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)等,利用計(jì)算機(jī)的推理能力模擬專家解決問(wèn)題的思路,其原理框圖如圖3所示。

    圖3 基于專家系統(tǒng)的故障診斷原理框圖Fig.3 Structure diagram of fault diagnosis based on expert system

    專家系統(tǒng)提供了靈活的人機(jī)交互界面,知識(shí)庫(kù)易于修改,知識(shí)表達(dá)直觀性強(qiáng),診斷結(jié)果魯棒性好,應(yīng)用比較廣泛。文獻(xiàn)[15]研究了基于專家系統(tǒng)理論的風(fēng)電變流器故障診斷方法,從預(yù)先得到的變流器故障知識(shí)中提取出有效的故障信息,再與變流器實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行比較實(shí)現(xiàn)了故障診斷,解決了無(wú)法建立模型的問(wèn)題。文獻(xiàn)[16]結(jié)合模糊推理方法,將模糊專家系統(tǒng)應(yīng)用于可再生能源電力電子設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷。

    但是這種方法推導(dǎo)速度慢,知識(shí)庫(kù)建立困難,實(shí)時(shí)性差。在知識(shí)獲取時(shí),如果出現(xiàn)未知情況或閾值對(duì)應(yīng)的范圍超出預(yù)判,系統(tǒng)將無(wú)法推理;在知識(shí)表示時(shí),有的故障不能簡(jiǎn)單地使用規(guī)則進(jìn)行推理,推理過(guò)程表述不清楚,也不能進(jìn)行良好的診斷。

    3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí),可以擬合任意的函數(shù),包括非線性函數(shù),它克服了功率變換器系統(tǒng)的建模困難,在故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[17]。

    利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷時(shí),一般需要利用小波變換、頻譜分析等方法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行處理。文獻(xiàn)[18]利用頻譜分析提取三電平逆變器橋臂電壓的諧波幅值和相位作為故障特征信息,提出了多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法,實(shí)現(xiàn)了單器件開(kāi)路和多器件同時(shí)開(kāi)路的多故障模式的診斷,并精確定位到故障器件。文獻(xiàn)[19]利用快速傅里葉變換(FFT)對(duì)多電平逆變器輸出電壓信號(hào)進(jìn)行變換,提取出故障特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,從而實(shí)現(xiàn)了故障的分類。該方法具有很好的分類性能,但需要使用五層感知網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別,導(dǎo)致診斷時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。因此文獻(xiàn)[20]提出了主成分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PC-NN)故障診斷方法,利用主成分分析(PCA)降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入維數(shù),減少訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間,同時(shí)降低噪聲,改善映射性能。在該方法中,不同的主成分會(huì)引起結(jié)果的不確定性。為了更好地確定主成分,文獻(xiàn)[21]對(duì)該方法進(jìn)行改進(jìn),提出了基于遺傳算法選擇主成分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PC-GA-NN)多電平逆變器故障診斷方法,結(jié)果表明PC-GA-NN具有更好的整體分類性能,比PC-NN高出約2.5%。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷采用并行結(jié)構(gòu)與并行處理方式,特別適合處理大量的并行信息,且具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自組織與自適應(yīng)能力,因此有很好的應(yīng)用前景。然而,訓(xùn)練樣本獲取困難、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)沒(méi)有確定模式、學(xué)習(xí)算法收斂速度慢、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題還有待進(jìn)一步的研究。

    3.2.4 支持向量機(jī)(SVM)

    SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似,通過(guò)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),掌握樣本的特征,識(shí)別未知樣本?;谥С窒蛄繖C(jī)的故障診斷一般分為四步:特征信號(hào)監(jiān)測(cè)、特征向量提取、SVM故障模型建立與診斷、維修決策[22]。

    文獻(xiàn)[23]利用小波包分析獲取電力電子電路故障特征,基于支持向量機(jī)進(jìn)行狀態(tài)分類,實(shí)現(xiàn)電力電子電路故障診斷方法。該方法能準(zhǔn)確定位故障元,計(jì)算效率高,且在小樣本下具有很好的推廣能力。文獻(xiàn)[24]以三相橋式全控整流電路為例,利用小波變換對(duì)整流輸出電壓進(jìn)行分解,以各尺度的高頻部分能量為特征向量;根據(jù)支持向量機(jī)理論,提出了一種改進(jìn)的一對(duì)多分類算法建立分類器,優(yōu)化了支持向量機(jī)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)能力。

    SVM在解決小樣本、非線性和高維模式識(shí)別等問(wèn)題中表現(xiàn)出特有的優(yōu)勢(shì):①能在有限的樣本中最大限度地挖掘隱含在數(shù)據(jù)中的分類信息;②應(yīng)用核技術(shù)將實(shí)際問(wèn)題通過(guò)非線性變換轉(zhuǎn)化為高維空間中的線性問(wèn)題;③巧妙地解決了維數(shù)問(wèn)題,樣本復(fù)雜度與維數(shù)無(wú)關(guān)。由于其出色學(xué)習(xí)性能和分類能力,SVM成為故障模式識(shí)別問(wèn)題的研究熱點(diǎn)。

    3.3 基于信號(hào)處理的方法

    通常不論是基于解析模型的方法,還是基于知識(shí)的方法,都需要先對(duì)監(jiān)測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理。在功率變換器的故障診斷中,常用的信號(hào)處理方法有頻譜分析、小波變換和信息融合等。

    3.3.1 頻譜分析法

    功率變換器的故障信號(hào)通常具有周期性,因此可以用頻譜分析方法將變量信號(hào)從時(shí)域變換到頻域進(jìn)行分析。基于頻譜分析的故障診斷方法主要有傅里葉變換法和沃爾什變換法。

    傅里葉變換將目標(biāo)信號(hào)分解成若干頻率分量,從中可提取出有用的部分。文獻(xiàn)[25]針對(duì)變頻驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的逆變器開(kāi)關(guān)管開(kāi)路故障,利用開(kāi)關(guān)函數(shù)的雙傅里葉變換技術(shù),對(duì)直流側(cè)電流進(jìn)行處理,通過(guò)得到的頻譜的低頻成分實(shí)現(xiàn)逆變器的故障診斷。

    沃爾什變換則將函數(shù)分解為一組沃爾什函數(shù)分量。文獻(xiàn)[26]以三相橋式整流電路為診斷對(duì)象,對(duì)其輸出電壓進(jìn)行沃爾什變換,得到直流分量和前三次諧波分量的幅值頻譜特征值以及對(duì)應(yīng)的四個(gè)相角特征值,根據(jù)這八個(gè)量來(lái)實(shí)現(xiàn)故障定位。由于沃爾什變換只做加減運(yùn)算,所以執(zhí)行速度比傅里葉變換快得多。

    用頻譜分析進(jìn)行故障診斷時(shí),信號(hào)中包含的頻率分量必須是基波的整數(shù)倍,分析時(shí)窗內(nèi)要恰好含有各次諧波的整周期采樣值。功率變換器故障狀態(tài)下的基波頻率是波動(dòng)的,難以保證采樣頻率為信號(hào)頻率的整數(shù)倍;即使基波頻率保持不變,也未必能保證采樣頻率為信號(hào)頻率的整數(shù)倍,這嚴(yán)重影響了頻譜分析的準(zhǔn)確性。因此,頻譜分析逐漸被小波變換所取代。

    3.3.2 小波變換法

    小波變換由傅里葉變換發(fā)展而來(lái),小波分析提供了靈活的時(shí)頻窗,高頻時(shí)時(shí)間分辨率高,低頻時(shí)頻率分辨率高,在時(shí)頻域都具有表征信號(hào)局部特性的能力,在故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

    文獻(xiàn)[27]以風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中背靠背式變流器的整流狀態(tài)為例,提出了基于小波包分析的變流器故障識(shí)別方法,利用直流側(cè)輸出電壓信號(hào)的調(diào)制特點(diǎn),從能量譜和功率譜的角度分析了小波包分解后的直流側(cè)輸出電壓的細(xì)節(jié)信號(hào),通過(guò)頻譜特征識(shí)別出三相PWM整流器的各類故障。

    小波變換能有效地提取出故障特征,與許多智能方法相結(jié)合,可以提高診斷精度。文獻(xiàn)[28]對(duì)電機(jī)三相電流進(jìn)行小波變換,將提取的小波系數(shù)輸入到三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而識(shí)別出是否發(fā)生故障以及故障開(kāi)關(guān)位置。文獻(xiàn)[29]將小波變換、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這三種方法相結(jié)合,利用小波變換從直流母線電流中提取出故障特征,用來(lái)訓(xùn)練自適應(yīng)神經(jīng)元模糊推理系統(tǒng)(ANFIS),實(shí)現(xiàn)故障的自動(dòng)識(shí)別和定位。文獻(xiàn)[30]針對(duì)靜止同步補(bǔ)償器(STATCOM)的IGBT開(kāi)路故障,先對(duì)原始故障信號(hào)進(jìn)行小波多分辨率分析,提取出特征向量,以改進(jìn)的多核支持向量機(jī)作為故障模式的分類器,識(shí)別出各類故障信號(hào)。

    小波變換具有良好時(shí)頻分析特性,適于探測(cè)正常信號(hào)中夾帶的異?,F(xiàn)象,對(duì)于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的故障檢測(cè)具有優(yōu)越性。但目前的研究主要集中于理論研究,如何將它應(yīng)用到實(shí)際工程中是有待解決的問(wèn)題。

    3.3.3 信息融合方法

    信息融合技術(shù)利用信息之間的冗余或邏輯關(guān)系,更全面、更精確地認(rèn)識(shí)目標(biāo)對(duì)象,為解決復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷的不確定性問(wèn)題提供了一條新的途徑。

    信息融合故障診斷按層次結(jié)構(gòu)分為數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合。文獻(xiàn)[31]基于特征層融合對(duì)光伏并網(wǎng)逆變器進(jìn)行故障診斷,選擇電網(wǎng)側(cè)電流和橋臂電壓為融合對(duì)象,利用小波變換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取,將特征向量融合后輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)故障診斷。

    信息融合分為局部性融合和全局性融合??梢詫?duì)某個(gè)檢測(cè)量用不同方法進(jìn)行診斷,實(shí)現(xiàn)局部性融合,以充分利用檢測(cè)量所提供的信息;再將各方法得到的結(jié)果進(jìn)行全局性融合。文獻(xiàn)[32]就是采用的這種局部-全局的融合診斷方法。它針對(duì)電力電子電路中器件的故障診斷問(wèn)題,提出一種基于模糊推理的分類器融合診斷方法。該方法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)2種子分類器對(duì)電路進(jìn)行單獨(dú)診斷,再利用模糊推理對(duì)2種子分類器的診斷結(jié)果進(jìn)行融合,最終定位參數(shù)故障元件。仿真實(shí)驗(yàn)和分析表明,該方法診斷效果優(yōu)于任意單個(gè)子分類器,且該方法對(duì)于隨機(jī)噪聲具有較好的魯棒性。

    雖然目前信息融合技術(shù)在功率變換器的故障診斷中的研究還不多,但由于信息融合能夠?yàn)楣收显\斷提供更多的信息,該技術(shù)在電網(wǎng)等其他故障診斷領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的關(guān)注。故障診斷領(lǐng)域的理論具有相似性,可以相互借鑒,這為基于信息融合的功率變換器故障診斷研究奠定了良好的基礎(chǔ)。

    電力電子功率變換器故障診斷技術(shù)發(fā)展迅速,除上述方法外,還涌現(xiàn)出一些具有研究?jī)r(jià)值的方法。文獻(xiàn)[33]提出了一種基于質(zhì)心的檢測(cè)方法,通過(guò)電流矢量軌跡質(zhì)心的確定來(lái)識(shí)別逆變器故障位置和類型。文獻(xiàn)[34]運(yùn)用減法聚類分析對(duì)電流矢量進(jìn)行處理,根據(jù)處理后的平均電流矢量的幅值和相角進(jìn)行故障識(shí)別和定位。這兩種方法都基于Concordia變換得到的電流矢量軌跡進(jìn)行分析,文獻(xiàn)[35]則利用相空間重構(gòu)技術(shù),得到表征系統(tǒng)故障特征的不同形狀、直觀的相電流軌跡圖形,再通過(guò)模糊C均值聚類算法,對(duì)重構(gòu)后的電流圖像進(jìn)行聚類分析,實(shí)現(xiàn)逆變器的故障診斷。相空間重構(gòu)技術(shù)可以顯示并提取出系統(tǒng)參數(shù)中隱含的不易被頻譜分析或時(shí)域分析方法所檢測(cè)的內(nèi)在特征,因此在故障識(shí)別領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用價(jià)值。

    4 結(jié)論

    本文對(duì)現(xiàn)有功率變換器開(kāi)關(guān)管開(kāi)路故障診斷方法進(jìn)行了介紹、對(duì)比和總結(jié)。功率變換器的故障診斷是一個(gè)有意義而又極具挑戰(zhàn)的課題。功率變換器是一種非線性離散系統(tǒng),要建立精確的數(shù)學(xué)模型十分困難,因此基于解析模型的故障診斷方法受到了很大的限制。

    隨著信息處理與人工智能技術(shù)的發(fā)展,將基于信號(hào)處理和基于知識(shí)的方法相結(jié)合的集成故障診斷方法得到了越來(lái)越多的應(yīng)用,綜合采用小波變換、專家系統(tǒng)、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,可大大提高診斷精度與速度。

    迄今,對(duì)于功率變換器故障診斷的研究主要集中于普通的整流器和逆變器。隨著工業(yè)的發(fā)展,對(duì)大容量功率變換器的需求日益增加,多電平逆變器逐漸得到了廣泛的研究和應(yīng)用。相比于普通的兩電平逆變器,多電平逆變器使用的開(kāi)關(guān)管更多,故障模式更復(fù)雜,因此融合多種故障診斷方法深入研究多電平逆變器的故障診斷技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景。

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    Review of fault diagnosis technology for power electronic converters

    WU Juan,SHEN Yan-xia
    (Institute of Electrical Automation,Jiangnan University,Wuxi 214122,China)

    With the rapid development of power electronics technology,power converters have been widely used in various important places,such as in the grid,industrial production and so on.Therefore,the safe operation of power converters has attracted wide attention of researchers.This paper presents a survey on existing methods for fault diagnosis and protection of power converters and focuses on the open-circuit fault,and the existing fault diagnosis methods are categorized and summarized.With special focus on those used in three-phase power inverters,these methods are classified into three dimensions-based on analytical model,knowledge and signal processing respectively.After some basic concepts and principles of each fault diagnosis method are introduced,fault diagnosis methods of power electronic system are compared and surveyed systematically from the perspectives of applicability,complexity of algorithm,diagnostic time and reliability.And then difficulties and trends of the research on fault diagnosis of power converters are indicated.

    power converters;fault diagnosis;analytical model;knowledge;signal processing

    TM46

    :A

    :1003-3076(2015)11-0048-07

    2014-09-28

    國(guó)家自然科學(xué)基金(61104183)、高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20130093110011)資助項(xiàng)目

    吳 娟(1990-),女,江蘇籍,碩士研究生,研究方向?yàn)楣β首儞Q器的故障診斷;

    沈艷霞(1973-),女,山東籍,教授,博士,研究方向?yàn)轱L(fēng)力發(fā)電、電機(jī)非線性控制。

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