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    無刷直流電機(jī)控制器故障診斷

    2021-11-28 01:28:43鄒爽朱建光
    電腦知識與技術(shù) 2021年30期
    關(guān)鍵詞:無刷直流電機(jī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷

    鄒爽 朱建光

    摘要:為了實(shí)現(xiàn)無刷直流電機(jī)控制器中IGBT開路故障的定位,該文采用短時(shí)傅里葉分析結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。首先基于無刷直流電機(jī)的數(shù)學(xué)模型仿真雙閉環(huán)控制系統(tǒng),采樣IGBT不同故障狀態(tài)下電機(jī)輸出的三相電流。其次通過短時(shí)傅里葉變換進(jìn)行時(shí)頻變換,獲得電流故障信號的時(shí)頻圖像。最后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時(shí)頻特征圖像進(jìn)行故障診斷和定位,結(jié)果表明該方法能夠準(zhǔn)確識別IGBT的開路故障。

    關(guān)鍵詞:無刷直流電機(jī);IGBT;故障診斷;短時(shí)傅里葉變換;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類號:TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    文章編號:1009-3044(2021)30-0148-03

    開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):

    Fault Diagnosis of Brushless DC Motor Controller

    ZOU Shuang,ZHU Jian-guang

    (Shenyang University of Technology,Shenyang 110870,China)

    Abstract:In order to realize the location of IGBT open circuit fault in Brushless DC motor controller, this paper adopts the fault diagnosis method of short-time Fourier analysis combined with convolution neural network. Firstly, based on the mathematical model of Brushless DC motor, the double closed-loop control system is simulated, and the three-phase current of motor output under different fault states of IGBT is sampled. Secondly, the time-frequency image of current fault signal is obtained by short-time Fourier transform. Finally, convolution neural network is used to diagnose and locate the fault of time-frequency feature image. The results show that the method can accurately identify the open circuit fault of IGBT.

    Keywords:Brushless DC motor; IGBT; fault diagnosis; short time Fourier transform; convolution neural network

    無刷直流電機(jī)因其運(yùn)行高效、調(diào)速性能較好,逐漸成為工業(yè)領(lǐng)域中的一種主流驅(qū)動(dòng)電機(jī)[1]。而逆變器作為整個(gè)控制器的驅(qū)動(dòng)核心,若發(fā)生開路故障,雖然不會導(dǎo)致系統(tǒng)立即停機(jī),但若不及時(shí)維護(hù),將會帶來不可估計(jì)的嚴(yán)重?fù)p失[2],因此研究無刷直流電機(jī)控制器的故障診斷具有重要意義和價(jià)值。

    逆變器的開路故障大多是由開關(guān)管IGBT引起,故障時(shí)電流、電壓信號會發(fā)生變化,可以作為電機(jī)故障診斷的依據(jù) [3]。文獻(xiàn)[4]基于無刷直流電機(jī)的數(shù)學(xué)模型,采用連續(xù)時(shí)間參數(shù)估計(jì)的方法實(shí)現(xiàn)故障檢測和定位。然而由于電機(jī)運(yùn)行工況復(fù)雜,基于模型的方法無法滿足實(shí)時(shí)的在線檢測,因此可利用短時(shí)傅里葉變換等信號處理手段直接分析可測信號的時(shí)頻域變化。文獻(xiàn)[5]采用短時(shí)傅里葉變換結(jié)合主成分分析方法,分析定子電流頻率隨時(shí)間的變化,實(shí)現(xiàn)可變速情況下的電機(jī)故障診斷。隨著深度學(xué)習(xí)、人工智能的發(fā)展,智能化的故障診斷方法得到廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[6]利用變分模態(tài)分解將故障信號分解為若干分量,結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)逆變器故障診斷,具有較高的診斷精度。

    依據(jù)短時(shí)傅里葉變換精確的時(shí)頻分析能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深層的特征提取能力,結(jié)合短時(shí)傅里葉變換和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)無刷直流電機(jī)控制器的故障定位。

    1故障仿真分析

    在無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)中,控制器一般由整流濾波和逆變器組成,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

    其中逆變部分由6個(gè)IGBT功率管組成,采用兩兩導(dǎo)通的工作方式驅(qū)動(dòng)電機(jī)正常運(yùn)轉(zhuǎn),若其發(fā)生開路故障,電機(jī)輸出的電流信號受控制器的影響而發(fā)生畸變,不再對稱,此時(shí)電機(jī)工作在非平衡狀態(tài),且電機(jī)三相電流與直流側(cè)輸出電流滿足如下關(guān)系式:

    為了采集故障信號,本文依據(jù)無刷直流電機(jī)的數(shù)學(xué)模型,在Simulink中通過模擬仿真設(shè)計(jì)雙閉環(huán)控制系統(tǒng),如圖2所示,其中電流為內(nèi)環(huán),抑制了周圍的電壓波動(dòng),響應(yīng)速度快;速度為外環(huán),采用PID調(diào)節(jié)抑制了負(fù)載的波動(dòng),該系統(tǒng)能夠跟蹤額定轉(zhuǎn)速,實(shí)現(xiàn)電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行[7]。

    利用開關(guān)控制IGBT的通斷,模擬各種故障狀態(tài),采集故障電流信號波形,若把無故障看作一種特殊的故障類型,且最多有兩路同時(shí)發(fā)生故障情況來考慮,可以將故障類型分為單管和雙管故障共計(jì)22種。

    2短時(shí)傅里葉變換

    短時(shí)傅里葉變換能夠?qū)Ψ瞧椒€(wěn)的時(shí)變信號進(jìn)行時(shí)間和頻率域的聯(lián)合時(shí)頻分析,將無刷直流電機(jī)控制器的一維故障信號轉(zhuǎn)變?yōu)槎S時(shí)頻圖像。通過設(shè)置固定窗口截取信號的時(shí)域信息,并進(jìn)行傅里葉變換,得到局部頻譜信息,利用滑動(dòng)窗口獲得時(shí)間域內(nèi)的頻譜特征,即可得到故障信號的時(shí)頻分布,計(jì)算公式如下[8]:

    Step1:讀取數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,采用奈奎斯特頻率進(jìn)行時(shí)域采樣。

    Step2:確定窗函數(shù)的類型,并根據(jù)(3)式計(jì)算窗口寬度。

    Step3:確定移動(dòng)步長,并根據(jù)(2)式進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換獲得局部頻譜。

    Step4:結(jié)合時(shí)間和局部頻譜得到故障的時(shí)頻圖像,進(jìn)行特征提取。

    3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地實(shí)現(xiàn)對深層次局部特征的信息獲取和分類,含有卷積、池化和全連接層[9]。

    (1)卷積層:利用卷積操作獲取輸入的局部特征,計(jì)算過程為:

    (2)激活函數(shù):根據(jù)模型特點(diǎn)和信號分類方式,采用ReLu函數(shù)作為每一層的激活函數(shù),實(shí)現(xiàn)非線性變換,表達(dá)式為:

    (3)池化層:利用滑動(dòng)窗口實(shí)現(xiàn)特征不變的降維,進(jìn)行二次特征提取,包含最大池化、平均池化和隨機(jī)池化。

    (4)全連接層:對卷積和池化操作獲得的全部特征進(jìn)行分類,由于本文處理的是一種多分類問題,因此使用交叉熵?fù)p失函數(shù)衡量模型的性能,計(jì)算公式為[10]:

    綜合以上原理分析,本文設(shè)計(jì)的卷積網(wǎng)絡(luò)模型包含5個(gè)卷積和3個(gè)全連接層,為了避免過擬合引入Dropout層,設(shè)置概率為0.2,隨機(jī)舍棄隱藏層的部分神經(jīng)元,減少訓(xùn)練參數(shù),并采用Adam梯度下降算法來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù),實(shí)現(xiàn)了一種自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的效果。

    4基于STFT-CNN的故障診斷模型

    4.1數(shù)據(jù)采集

    4.2數(shù)據(jù)分析

    通過MATLAB程序讀取電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行0.05s后的故障電流數(shù)據(jù),經(jīng)過短時(shí)傅里葉變換轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖像,構(gòu)建數(shù)據(jù)集作為卷積網(wǎng)絡(luò)的輸入,以T2管故障為例,A相電流故障的時(shí)頻圖像如圖4所示。

    4.3診斷流程

    采用STFT-CNN方法對電機(jī)進(jìn)行故障診斷時(shí),具體流程為:

    Step1:對采集到的電流故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,利用短時(shí)傅里葉變換變?yōu)闀r(shí)頻圖像,并劃分為訓(xùn)練、測試和驗(yàn)證集。

    Step2:構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并設(shè)置網(wǎng)絡(luò)參數(shù),輸入訓(xùn)練集進(jìn)行模型學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。

    Step3:在訓(xùn)練過程中輸入驗(yàn)證集,不斷更新參數(shù),優(yōu)化模型。

    Step4:將測試集輸入到訓(xùn)練好的模型中,進(jìn)行驗(yàn)證,得到測試結(jié)果。

    Step5:結(jié)果分析。

    4.4診斷結(jié)果

    設(shè)置迭代步長為100,每次隨機(jī)輸入50個(gè)樣本,則訓(xùn)練和測試過程準(zhǔn)確度和損失曲線分別如圖5所示:

    在訓(xùn)練集中,準(zhǔn)確率與損失變化一致,當(dāng)?shù)?0步左右時(shí),損失下降到最低,準(zhǔn)確率穩(wěn)定在97.6%左右。在測試集中,損失下降到最低,準(zhǔn)確率穩(wěn)定在97.2 %左右。

    5結(jié)論

    綜上所述,本文采用的短時(shí)傅里葉變換和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電機(jī)控制器故障診斷模型,采用STFT將采集到的電流信號轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖,并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)特征提取和故障識別,診斷結(jié)果表明,該方法具有較高的訓(xùn)練精度和準(zhǔn)確性。

    參考文獻(xiàn):

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    [6] 姜媛媛,張書婷.基于改進(jìn)的VMD和CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏逆變器軟故障診斷方法研究[J].電測與儀表,2021,58(2):158-163.

    [7] 張克涵,狄正飛,劉曉強(qiáng),等.基于Matlab無刷直流電機(jī)雙閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)仿真研究[J].微電機(jī),2015,48(2):44-48.

    [8] 李恒,張氫,秦仙蓉,等.基于短時(shí)傅里葉變換和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法[J].振動(dòng)與沖擊,2018,37(19):124-131.

    [9] 王驍賢,張保華,陸思良.基于連續(xù)小波變換和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無刷直流電機(jī)故障診斷[J].機(jī)械與電子,2018,36(6):29-32.

    [10] 賴文輝.基于深度學(xué)習(xí)理論的中文文本分類技術(shù)研究[D].廣州:華南理工大學(xué),2019.

    【通聯(lián)編輯:代影】

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