基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆變器故障診斷方法*

于 海，鄧鈞君，王震坡，孫逢春

（1.北京理工大學(xué)，電動車輛國家工程實(shí)驗(yàn)室，北京 100081；2.北京電動車輛協(xié)同創(chuàng)新中心，北京 100081）

前言

車用永磁同步電機(jī)（permanent magnet synchronous motor，PMSM）驅(qū)動系統(tǒng)在長期運(yùn)行過程中受工作環(huán)境及自身老化等因素影響，存在故障風(fēng)險(xiǎn)。未被系統(tǒng)檢測到的故障會使電機(jī)保持異常運(yùn)行，嚴(yán)重時威脅駕駛員的人身安全。因此，有必要開展快速有效的PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)故障診斷研究，對電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)的健康管理具有重要意義。

在PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)中，逆變器是故障率較高的部件。本文中研究的故障情況包括半導(dǎo)體功率開關(guān)管開路故障、電流傳感器信號丟失故障、相電路開路故障等。目前，PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)故障診斷方法的研究主要分為3 類：基于模型的故障診斷方法、基于信號的故障診斷方法和基于知識學(xué)習(xí)的故障診斷方法?；谀Ｐ偷墓收显\斷方法對系統(tǒng)運(yùn)行工況變動具有較好的適應(yīng)能力。但該類方法需要高質(zhì)量的傳感器信號和精確的電機(jī)模型參數(shù)?；谛盘柕墓收显\斷方法運(yùn)用不同的信號處理方法，對待診斷系統(tǒng)的電流、電壓、振動、溫度等信號數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，分析信號特征與故障信息之間的關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)故障的檢測。傳感器安裝及信號測量是該類故障診斷方法研究的基礎(chǔ)。傅里葉變換、小波變換等信號分析方法中采集數(shù)據(jù)時長超過一個電周期，存在信息冗余?；谥R學(xué)習(xí)的故障診斷方法不需要對電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)工作原理及故障機(jī)理進(jìn)行詳細(xì)分析，能夠充分發(fā)揮知識學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢，但該方法需要大量的學(xué)習(xí)樣本。

隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展，以深度學(xué)習(xí)等為代表的知識學(xué)習(xí)方法，被快速應(yīng)用到各大領(lǐng)域。如深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在語音識別和圖像識別等領(lǐng)域中得到普及，但在PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用仍處于發(fā)展階段。文獻(xiàn)［12］～文獻(xiàn)［14］基于振動信號運(yùn)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了感應(yīng)電機(jī)故障診斷。文獻(xiàn)［15］中將振動信號數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二維灰度圖，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）提取故障特征實(shí)現(xiàn)了軸承故障診斷。文獻(xiàn)［16］中基于噪聲和振動信號聯(lián)合CNN實(shí)現(xiàn)了大型電機(jī)故障診斷。這些故障診斷方法主要針對電機(jī)系統(tǒng)中振動信號和噪聲信號，這兩類信號在道路車輛工況下不易采集，因此難以在車用PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)中應(yīng)用。文獻(xiàn)［17］中基于負(fù)序電流和轉(zhuǎn)矩樣本數(shù)據(jù)，采用深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)了電機(jī)匝間短路故障診斷。文獻(xiàn)［18］中將空間金字塔池化和CNN 相結(jié)合實(shí)現(xiàn)了電機(jī)故障診斷。然而，這些方法的診斷效果在電機(jī)變轉(zhuǎn)速工況下受影響。

基于以上分析，為了進(jìn)一步研究深度學(xué)習(xí)在車用PMSM驅(qū)動系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用，本文中提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆變器故障診斷方法。

1 定子電流特征與系統(tǒng)典型工況

1.1 PMSM 定子電流特征

在PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)運(yùn)行過程中，故障發(fā)生的時刻具有不確定性。按故障發(fā)生時刻前后，分為正常運(yùn)行、過渡過程、故障停機(jī)或故障運(yùn)行3 個狀態(tài)，本文針對故障發(fā)生后系統(tǒng)仍保持運(yùn)行的情況，開展故障診斷研究。在故障過渡過程中，非穩(wěn)態(tài)的三相定子電流信號難以提取穩(wěn)定的故障特征，不利于故障診斷方法的研究。電機(jī)帶故障進(jìn)入穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)后，電流信號所包含的故障信息具有相對穩(wěn)定的特征，可以用于電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)故障診斷。同時，電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)在運(yùn)行狀態(tài)下，電流信號呈現(xiàn)周期性變化，穩(wěn)態(tài)時一個電周期的電流信號包含了故障特征信息。

在逆變器正常情況下PMSM 三相定子的電流波形為正弦波；當(dāng)半導(dǎo)體功率開關(guān)管開路發(fā)生故障時，某一相定子電流在1/2電周期內(nèi)近似為零；當(dāng)相電路開路故障或電流傳感器信號丟失時，某一相測得電流數(shù)據(jù)為零，但三相定子電流的和不相同?？梢姡诓煌收锨闆r下，三相定子電流包含的故障信息不同，基于故障現(xiàn)象分析相應(yīng)的電流特征，是開展故障診斷方法研究的關(guān)鍵。

1.2 車用電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)典型工況

通常，車用PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)的工作范圍如圖1所示，包括恒轉(zhuǎn)矩速度范圍和恒功率速度范圍，系統(tǒng)可以在工作范圍內(nèi)任意工作點(diǎn)運(yùn)行。

圖1 永磁同步電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)的工作范圍

為了方便開展基于CNN 的逆變器故障診斷方法的研究，可以選取電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)中部分代表性工作點(diǎn)開展故障注入實(shí)驗(yàn)，以獲取用于CNN 訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)。比如，在轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速允許范圍內(nèi)等間隔選取工作點(diǎn)。選取的工作點(diǎn)越多，獲得的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)量越大。

車用PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)在實(shí)際工況中需要頻繁改變轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速，過渡工況如圖1中的A-H 所示，對應(yīng)電動汽車的加速、等速和減速等不同行駛工況。本文重點(diǎn)針對圖1 所示的典型工況開展故障注入仿真實(shí)驗(yàn)，獲取CNN 的測試樣本數(shù)據(jù)，同時考慮實(shí)際應(yīng)用中測試樣本數(shù)據(jù)的噪聲干擾問題。

2 故障診斷方法

本文提出的逆變器故障診斷框圖如圖2所示。

圖2 逆變器故障診斷框圖

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

當(dāng)車用PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)運(yùn)行在轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速變化的工況時三相定子電流幅值不斷發(fā)生變化。為了方便CNN 開展故障診斷，減少轉(zhuǎn)矩變化對故障診斷效果的影響，針對變轉(zhuǎn)矩工況對三相定子電流進(jìn)行標(biāo)幺化處理。

在永磁同步電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)控制策略下，電流傳感器每個采樣周期對應(yīng)的電流環(huán)中給定的軸參考電流變換為坐標(biāo)系中三相參考電流，如下式：

式中：i和i為電流環(huán)中給定的軸參考電流；i、i和i為等幅值變換后坐標(biāo)系中三相參考電流；為當(dāng)前電角度。

三相參考電流的合成電流矢量的幅值為

正常情況下，每個采樣周期中三相參考電流近似等于PMSM 三相定子電流?；诤铣呻娏魇噶康姆?，對PMSM 三相定子電流進(jìn)行標(biāo)幺化處理，結(jié)果可以表示為

式中i為對應(yīng)i和i的同一采樣周期中PMSM三相定子電流。

首先，電機(jī)工作于最高轉(zhuǎn)速時，單個電周期內(nèi)的電流采樣數(shù)據(jù)量最小，此時定子電流頻率為

式中為電機(jī)最大電角速度。該條件下單個電周期的電流信號采樣數(shù)據(jù)個數(shù)為

式中為電流信號采樣頻率。將設(shè)定為滑動采樣窗口所對應(yīng)數(shù)組的標(biāo)準(zhǔn)長度。

另外，在最大轉(zhuǎn)速下工作時，一個采樣周期對應(yīng)的電角度為

在滑動采樣窗口內(nèi)，將Δ設(shè)定為相鄰兩個采樣數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)電角度間隔，即系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)態(tài)后，僅滿足該電角度間隔的采樣數(shù)據(jù)才符合篩選條件。對于任意采樣時刻，一個采樣周期對應(yīng)的電角度Δ為

通過上述數(shù)據(jù)篩選處理后，用于CNN 的三相定子電流數(shù)據(jù)可以約束在一個電周期內(nèi)。

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

CNN 是一種具有深層結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和較好的抗噪能力，可通過結(jié)合卷積核、數(shù)據(jù)降采樣和權(quán)值共享，實(shí)現(xiàn)信號位移、縮放和扭曲的識別。通常情況下，CNN包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。

在不同故障情況下，三相定子電流數(shù)據(jù)包含不同故障特征信息。首先，定子相電流是時域信號，在不同相位角所包含的相電流局部故障特征是不同的；其次，受電機(jī)控制策略的影響，三相定子電流數(shù)據(jù)之間存在耦合關(guān)系，在不同相位角的三相定子電流局部故障特征也各不相同。另外，各個局部故障特征之間存在相位關(guān)系。因此，輸入數(shù)據(jù)(，3)進(jìn)入CNN 后，可以與卷積層進(jìn)行卷積運(yùn)算，提取故障特征。在定子電流數(shù)據(jù)稀疏處理后故障信息不變的前提下，通過池化層可以降低卷積層輸出的特征數(shù)據(jù)尺寸，減少網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)變量。

3 結(jié)果分析

3.1 故障注入仿真分析

本文中采用MATLAB/Simulink 提供的車用PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)模型開展故障注入仿真實(shí)驗(yàn)，獲取用于故障診斷研究的數(shù)據(jù)。車用PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)控制邏輯框圖如圖2 所示，模型參數(shù)如表1 所示，工作范圍如圖3 所示。選取轉(zhuǎn)矩間隔為10 N·m，轉(zhuǎn)速間隔為100 r/min，總計(jì)331 個工作點(diǎn)。開展故障注入仿真實(shí)驗(yàn)，獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，共326 768組，故障情況如表2 所示。參照圖1 中某工作狀態(tài)A-H 開展故障注入仿真實(shí)驗(yàn)獲取測試樣本數(shù)據(jù)，具體如圖4 所示，共5 382組。

表2 故障情況表

圖3 35 kW IPMSM工作范圍

圖4 電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)變轉(zhuǎn)矩、變轉(zhuǎn)速工況

表1 永磁同步電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)模型參數(shù)

為了方便開展故障診斷研究，本文選取兩個工作點(diǎn)（50 N·m，2 000 r/min）和（100 N·m，1 000 r/min）進(jìn)行故障數(shù)據(jù)分析。假定PMSM 永磁體的極對數(shù)=8，電流傳感器信號采樣頻率=10 kHz，并以2 000 r/min 為電機(jī)最高轉(zhuǎn)速點(diǎn)，一個電周期內(nèi)單相電流數(shù)據(jù)量≈38，即滑動采樣窗口的寬度為38。不同故障情況下，三相定子電流數(shù)據(jù)處理后的結(jié)果對比如圖5所示。

圖5 不同工作點(diǎn)下的三相定子電流數(shù)據(jù)處理后結(jié)果對比

圖6 不同電角度起始位置的三相定子電流數(shù)據(jù)處理后結(jié)果對比

3.2 故障診斷方法仿真驗(yàn)證

CNN 模型設(shè)計(jì)具有一定的靈活性，卷積層的層數(shù)越多，卷積核的數(shù)量越多，所能提取的故障特征越明顯，有助于提高故障分類準(zhǔn)確度。本文采用“卷積層-池化層-卷積層-池化層-卷積層-池化層-全局均值池化層-全連接層-輸出層”的結(jié)構(gòu)模型。三相定子電流之間存在耦合關(guān)系，所以輸入數(shù)據(jù)矩陣維數(shù)為（，3）。3層卷積層的卷積核數(shù)量分別為100、100、100，大小分別為3、3、3，步長為1，激活函數(shù)為ReLU 函數(shù)；每個卷積層后統(tǒng)一鏈接最大池化層，其大小為2；全連接層采用Dropout 技術(shù)以防止出現(xiàn)過擬合；輸出層采用Softmax分類器。在CNN模型迭代50 輪后識別準(zhǔn)確率達(dá)到0.997 9，如圖7 所示。將測試樣本數(shù)據(jù)作為CNN 模型輸入，最后輸出分類結(jié)果，其混淆矩陣如圖8 所示，圖中橫坐標(biāo)代表檢測的故障標(biāo)簽，縱坐標(biāo)代表真實(shí)的故障標(biāo)簽，數(shù)值代表CNN 模型分類結(jié)果。結(jié)果表明基于CNN 的故障診斷方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)逆變器各種故障分類。

圖7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識別準(zhǔn)確率

圖8 逆變器故障分類的混淆矩陣

（1）噪聲數(shù)據(jù)條件下故障診斷

為了驗(yàn)證CNN 的實(shí)用性，將信噪比SNR 為30、20和10 dB的測試樣本數(shù)據(jù)輸入CNN 模型中進(jìn)行測試。信噪比為10 dB 時，某一組樣本數(shù)據(jù)如圖9 所示，圖中Ia5、Ib5 和Ic5 是無噪聲注入的電流數(shù)據(jù)，Ia6、Ib6 和Ic6 是疊加噪聲后的數(shù)據(jù)。在3 種信噪比數(shù)據(jù)條件下，故障分類結(jié)果如圖10 所示，故障分類準(zhǔn)確率分別為100%、100%和98.37%。由圖10 可知，測試樣本數(shù)據(jù)在噪聲注入后，基于CNN 的故障診斷方法的分類效果良好，表明基于CNN 的故障診斷方法具有良好的抗噪能力，驗(yàn)證了該故障診斷方法用于逆變器故障診斷的魯棒性?；贑NN的故障診斷方法與基于支持向量機(jī)的故障診斷方法的故障分類準(zhǔn)確率對比如表3所示?；贑NN 的故障診斷方法的抗噪能力要強(qiáng)于基于支持向量機(jī)的故障診斷方法。

圖9 噪聲注入前后樣本數(shù)據(jù)

表3 故障分類準(zhǔn)確率對比

圖10 逆變器故障分類的混淆矩陣

（2）稀疏數(shù)據(jù)條件下故障診斷

在實(shí)際應(yīng)用中，為了節(jié)約數(shù)據(jù)儲存空間、減少數(shù)據(jù)傳輸量，有必要對所采集的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏化處理。類似于圖像識別中圖片數(shù)據(jù)的稀疏化處理，在一個電周期內(nèi)三相定子電流數(shù)據(jù)稀疏時，應(yīng)用CNN 對逆變器進(jìn)行故障診斷分析。設(shè)置池化層為3 層，卷積核大小為3，滑動采樣窗口的寬度取10，即單個電周期定子電流采樣數(shù)據(jù)為10 個。由故障注入仿真實(shí)驗(yàn)，獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)86 307 組，測試樣本數(shù)據(jù)1 430 組?；谏鲜鰯?shù)據(jù)集訓(xùn)練的CNN 故障診斷模型，故障分類準(zhǔn)確率分別為100%（正常）、100%（SNR=30 dB）、100%（SNR=20 dB）和99.44%（SNR=10 dB），表明基于CNN 的故障診斷方法在數(shù)據(jù)稀疏化情況下，依然可以取得良好的故障分類效果。

（3）=3條件下故障診斷

根據(jù)香農(nóng)采樣定律，一個電周期內(nèi)3 個采樣數(shù)據(jù)依然包含故障特征信息。由于采樣數(shù)據(jù)較少，該情況影響了CNN 中池化層的應(yīng)用，所以采用“卷積層-卷積層-全局均值池化層-全連接層-輸出層”結(jié)構(gòu)模型。卷積層的卷積核數(shù)量分別為300和300，大小分別為3 和3，步長為1，激活函數(shù)為ReLU 函數(shù)。獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)為25 922 組，測試樣本數(shù)據(jù)為442 組。在CNN 模型迭代100 輪后識別準(zhǔn)確率達(dá)到0.987 0。故障分類準(zhǔn)確率分別為100%（正常）、100%（SNR=30 dB）、100%（SNR=20 dB）和91.40%（SNR=10 dB）。當(dāng)取值過小時，故障分類準(zhǔn)確率受噪聲影響變大。

由（2）、（3）分析可知，即使一個電周期內(nèi)系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)的采樣量變少，通過CNN 模型依然能夠有效地提取故障特征量，克服故障信號特征表征不足的問題，實(shí)現(xiàn)逆變器的故障診斷。同時注意到，在噪聲干擾條件下，若輸入數(shù)據(jù)過于稀疏，故障分類的準(zhǔn)確率會受很大影響。

（4）故障工況數(shù)據(jù)集的稀疏化

在實(shí)際應(yīng)用中，開展故障注入實(shí)驗(yàn)，選取工作點(diǎn)越多意味著工作量越大，減少故障注入實(shí)驗(yàn)工作量有助于提高數(shù)據(jù)驅(qū)動故障診斷方法的實(shí)用性。因此，該部分選取電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)工作范圍邊界線（如圖3 中綠色曲線）附近工作點(diǎn)開展故障注入仿真實(shí)驗(yàn)，獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，選取工作點(diǎn)29 個，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)共27 859 組。測試樣本數(shù)據(jù)與圖8 中測試樣本數(shù)據(jù)相同。在正常和噪聲數(shù)據(jù)條件下，故障分類準(zhǔn)確率分別為94.3%（正常）、94.18%（SNR=30 dB）、94.07%（SNR=20 dB）和95.56%（SNR=10 dB）。故障數(shù)據(jù)集稀疏化后，CNN 故障診斷研究效果仍能保持較高的準(zhǔn)確率，為該方法的應(yīng)用提供了參考。

（5）電機(jī)型號的影響

相同控制策略下的PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)具有相似的動態(tài)特性。將不同型號電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)逆變器的故障數(shù)據(jù)用于CNN 模型訓(xùn)練，驗(yàn)證故障診斷方法的普適性。

除前文中所選取的電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)外，另外選取的PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)的模型參數(shù)如表1 中模型2 所示。在兩個電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)中開展故障注入仿真實(shí)驗(yàn)，獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)共365 768 組，測試樣本數(shù)據(jù)共24 882 組。在正常和噪聲數(shù)據(jù)條件下，故障分類準(zhǔn)確率分別為100%（正常）、100%（SNR=30 dB）、100%（SNR=20 dB）和96.87%（SNR=10 dB）。這一結(jié)果表明本文所提出的故障診斷方法具有較強(qiáng)的適用性，可以用于多型號電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)逆變器故障診斷，在多型號電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)測中具有重要意義。

3.3 故障診斷方法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為了進(jìn)一步驗(yàn)證故障診斷方法的有效性，采用南京研旭公司的實(shí)驗(yàn)平臺進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，如圖11 所示。PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)的參數(shù)如表1 中平臺1 所示。實(shí)驗(yàn)中滑動采樣窗口的寬度為38。為了方便驗(yàn)證診斷方法，僅在（10 N·m，250 r/min）和（20 N·m，500 r/min）兩個工作點(diǎn)采集訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)共1 638組，在兩個工作點(diǎn)間過渡狀態(tài)采集測試樣本數(shù)據(jù)共12 519組。部分電流數(shù)據(jù)處理后結(jié)果如圖12 所示，基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的故障分類結(jié)果如圖13 所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文中提出的故障診斷方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)逆變器的各種故障診斷。

圖11 實(shí)驗(yàn)平臺

圖12 工作點(diǎn)（10 N·m，250 r/min）下部分電流數(shù)據(jù)處理結(jié)果

圖13 逆變器故障分類的混淆矩陣

4 結(jié)論

本文中以車用PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)的逆變器為研究對象，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。該故障診斷方法通過對三相定子電流采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，有效降低了系統(tǒng)復(fù)雜工況對數(shù)據(jù)表征故障特征的影響；采用CNN 實(shí)現(xiàn)了對逆變器功率管開路、電機(jī)相電路開路、電流傳感器信號丟失等幾種典型故障的特征提取和分類；搭建了PMSM 驅(qū)動系統(tǒng)仿真模型，探究了采樣噪聲、采樣數(shù)據(jù)稀疏、訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集稀疏化、電機(jī)型號不同等情況下，所提出故障診斷方法的適用性。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該故障診斷方法的魯棒性，而實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了故障診斷方法的有效性。