CN103699763A - 基于最小二乘拟合的开关电源健康状态评估方法 - Google Patents

Abstract

基于最小二乘拟合的开关电源健康状态评估方法，属于开关电源的健康状态评估技术领域。本发明为了解决现有开关电源健康状态评估方法中存在数据采集困难及评估结果可靠性差的问题。它首先建立开关电源仿真模型，确定影响开关电源输出特性的关键应力因素，及关键应力因素的波动范围；再确定开关电源的关键元器件，并建立各关键元器件的退化模型；通过修改参数的方法，依次对各关键元器件的退化模型进行定量的退化注入；然后构建开关电源的输出特征参数退化模型；采集开关电源的各关键应力因素值及输出特征参数值，根据开关电源的输出特征参数退化模型，获得开关电源的健康状态评估结果。本发明用于开关电源健康状态评估。

Description

基于最小二乘拟合的开关电源健康状态评估方法

技术领域

本发明涉及基于最小二乘拟合的开关电源健康状态评估方法，属于开关电源的健康状态评估技术领域。

背景技术

随着现代科技工业的迅速发展，以及全电概念的提出和逐步实现，系统的用电量大幅提升，对电子设备的电源系统性能及可靠性提出了更高的要求。传统的定期维护方法，耗费巨大但却不能显著提高可靠性。因此，将基于状态的智能维护思想引入电源领域十分必要。而智能维护思想的实现，首先需要准确获得电源的健康状态。

开关电源的健康状态可以有多种表现形式。传统的开关电源健康状态评估中主要针对电源系统中的关键元器件的退化程度，来估计开关电源的整体健康状态。此类方法存在数据采集困难等缺陷，同时对电源在多应力条件作用下产生偏差的状况未有充分考虑，使开关电源的健康状态评估结果可靠性差。

发明内容

本发明是为了解决现有开关电源健康状态评估方法中存在数据采集困难及评估结果可靠性差的问题，提供了一种基于最小二乘拟合的开关电源健康状态评估方法。

本发明所述基于最小二乘拟合的开关电源健康状态评估方法，包括以下步骤：

步骤一：建立开关电源仿真模型，并根据开关电源仿真模型及该开关电源预期所处环境条件及使用状况，确定影响开关电源输出特性的关键应力因素，及关键应力因素的波动范围；

步骤二：根据影响开关电源输出特性的关键应力因素，确定开关电源的关键元器件，并建立各关键元器件的退化模型；

步骤三：通过修改参数的方法，依次对各关键元器件的退化模型进行定量的退化注入，并在每个相应的退化状态下，注入关键应力因素，对开关电源进行多应力因素下的仿真，关键应力因素所采用的应力组合采用正交表生成；

步骤四：利用最小二乘的方法，对不同应力组合及相应退化模型的退化状态下开关电源的输出特征参数进行拟合，构建开关电源的输出特征参数退化模型；

步骤五：采集开关电源的各关键应力因素值及输出特征参数值，根据开关电源的输出特征参数退化模型，获得开关电源的健康状态评估结果。

所述开关电源为LED路灯驱动开关电源。

开关电源为LED路灯驱动开关电源的具体步骤如下：

所述步骤一为：根据LED路灯驱动开关电源工作原理建立Pspice仿真模型，确定环境温度、输入电压及负载为关键应力因素，环境温度波动范围为-20℃至60℃，输入电压波动范围为400±20V；负载波动范围为165Ω至245Ω；

所述步骤二为：确定铝电解电容C1、变压器T1、第一反馈电阻R1、第二反馈电阻R2及金属氧化物半导体场效应管Q1为关键元器件，各关键元器件的退化模型如表1所示：

表1

表1中，t为时间；

所述步骤三为：所述正交表如表2所示：

表2

所述步骤四为：选取输出电流以及输出电压纹波大小作为输出特征参数，首先将表2中各组仿真结果中的关键应力因素进行归一化处理，首先进行平移标准差变换：

$x_{\mathrm{ik}}^{*}=\frac{x_{\mathrm{ik}}-\stackrel{\‾}{x_k}}{s_k},(i=\mathrm{1,2},...,25;k=\mathrm{1,2,3}),$

式中x_i ^* _k为第k类应力因素的第i组平移标准差变换后的数据；其中k为关键应力因素的种类的序号，i为应力组合的组号；

x_ik为第k类应力因素的第i组原始数据；

为第k类应力因素的平均值；

s_k为第k类应力因素的标准差；

再对x_i ^* _k进行平移极差变换，获得x_i ^* _k经平移极差变换后的数据x_i''_k：

$x_{\mathrm{ik}}^{\′\′}=\frac{x_{\mathrm{ik}}^{*}-\underset{1\≤i\≤25}{\min }\left\{x_{\mathrm{ik}}^{*}\right\}}{\underset{1\≤i\≤25}{\max }\left\{x_{\mathrm{ik}}^{*}\right\}-\underset{1\≤i\≤25}{\min }\left\{x_{\mathrm{ik}}^{*}\right\};}$

x_i''_k作为关键应力因素归一化处理后的归一值，分别为：环境温度归一值T^*、输入电压归一值V_in ^*及负载归一值R_L ^*；

对关键应力因素的归一值进行最小二乘拟合，获得开关电源的输出特征参数退化模型：

I_o=-0.0339t1+0.0002V_in ^*+0.008R_L ^*-0.0162T^*+0.7141，

V_r=exp(1.3056t2-0.0122V_in ^*+0.1399R_L ^*-0.0314T^*-1.6456)，

式中I_o为拟合输出电流，V_r为拟合输出电压纹波，t1为第一退化时间，t2为第二退化时间，

在不同退化时间条件下，取定应力组合S₀为：

T^*=0、V_in ^*=0及R_L ^*=0；

则上述开关电源的输出特征参数退化模型变形为受退化时间参数影响的一元函数：

I_o ^*(t1)=-0.0339t1+0.7141，

V_r ^*(t2)=exp(1.3056t2-1.6456)；

所述步骤五为：采集LED路灯驱动开关电源的环境温度、输入电压及负载值，并进行归一化处理，获得环境温度归一值T^*、输入电压归一值V_in ^*及负载归一值R_L ^*；

同时采集LED路灯驱动开关电源的输出电流值I和输出电压纹波V；

将输出电流值I和输出电压纹波V归算到S₀应力组合下，则输出电流归算值I^*和输出电压纹波归算值V^*分别为：

I^*=I-0.0002V_in ^*-0.008R_L ^*+0.0162T^*，

V^*=V·exp(+0.0122V_in ^*-0.1399R_L ^*+0.0314T^*)，

再利用所述开关电源的输出特征参数退化模型变形后的一元函数计算获得两个退化时间估计值，取两个退化时间估计值的平均值作为LED路灯驱动开关电源的健康状态评估结果。

本发明的优点：本发明首先建立开关电源仿真模型，并确定影响开关电源输出特性的关键应力因素；然后确定关键元器件并建立其仿真退化模型；再对开关电源进行多应力因素、多水平值下的退化仿真；最后利用最小二乘的方法，对退化的开关电源输出特征参数进行拟合，构建输出特征参数的退化模型；进而利用输出特征参数的退化模型，获得开关电源的状态评估。它从整体角度对开关电源的健康状态进行评估，其基于最小二乘拟合的评估方法，充分考虑了多环境应力因素对输出特征参数的影响，对多应力条件作用产生的偏差进行了有效处理，以输出特征参数作为监测参数，解决了现有方法中对数据采集困难的问题。

本发明在传统的开关电源健康状态评估基础上提出来，利用仿真的方式将组成开关电源系统的每一个元器件都作为研究对象，从中确定影响系统健康状态的关键元器件，并充分考虑多应力条件带来的状态偏差，其评估结果可靠性高，能够满足开关电源的健康状态评估要求。

附图说明

图1是本发明所述开关电源健康状态评估方法的基本流程图；

图2是步骤三所述退化仿真流程图；

图3是LED路灯驱动开关电源的电路原理图。

具体实施方式

具体实施方式一：下面结合图1和图2说明本实施方式，本实施方式所述基于最小二乘拟合的开关电源健康状态评估方法，它包括以下步骤：

步骤一：建立开关电源仿真模型，并根据开关电源仿真模型及该开关电源预期所处环境条件及使用状况，确定影响开关电源输出特性的关键应力因素，及关键应力因素的波动范围；

步骤二：根据影响开关电源输出特性的关键应力因素，确定开关电源的关键元器件，并建立各关键元器件的退化模型；

步骤三：通过修改参数的方法，依次对各关键元器件的退化模型进行定量的退化注入，并在每个相应的退化状态下，注入关键应力因素，对开关电源进行多应力因素下的仿真，关键应力因素所采用的应力组合采用正交表生成；

步骤四：利用最小二乘的方法，对不同应力组合及相应退化模型的退化状态下开关电源的输出特征参数进行拟合，构建开关电源的输出特征参数退化模型；

步骤五：采集开关电源的各关键应力因素值及输出特征参数值，根据开关电源的输出特征参数退化模型，获得开关电源的健康状态评估结果。

本实施方式中，首先需要明确开关电源的工作原理，确定影响开关电源输出特性的关键应力因素；然后根据应力因素，确定关键元器件并建立其退化模型；再对开关电源进行多应力因素下的仿真；构建输出特征参数的退化模型；最后利用开关电源输出特征参数的退化模型，即可进行开关电源的健康状态评估。

它提供了一种通过试验设计的方式，利用仿真的方法得到多应力因素影响下的开关电源输出特征量，随后利用最小二乘拟合的方法构建电源健康状态与输出特征量及应力剖面之间的函数关系，由此进行该电源的健康状态评估。开关电源仿真模型利用仿真软件Pspice建立，各关键元器件的退化模型根据各元器件的失效机理及失效模式，利用仿真软件Pspice建立。

所述正交表利用正交试验设计的方法建立，能够缩短仿真周期。

具体实施方式二：下面结合图3说明本实施方式，本实施方式对实施方式一作进一步说明，本实施方式所述开关电源为LED路灯驱动开关电源。

图3为LED路灯驱动开关电源的具体电路原理图。

具体实施方式三：下面结合图1至图3说明本实施方式，本实施方式对实施方式二作进一步说明，本实施方式开关电源为LED路灯驱动开关电源的具体步骤如下：

所述步骤一为：根据LED路灯驱动开关电源工作原理建立Pspice仿真模型，确定环境温度、输入电压及负载为关键应力因素，环境温度波动范围为-20℃至60℃，输入电压波动范围为400±20V；负载波动范围为165Ω至245Ω；

所述步骤二为：确定铝电解电容C1、变压器T1、第一反馈电阻R1、第二反馈电阻R2及金属氧化物半导体场效应管Q1为关键元器件，各关键元器件的退化模型如表1所示：

表1

表1中，t为时间；

所述步骤三为：所述正交表如表2所示：

表2

所述步骤四为：选取输出电流以及输出电压纹波大小作为输出特征参数，首先将表2中各组仿真结果中的关键应力因素进行归一化处理，首先进行平移标准差变换：

$x_{\mathrm{ik}}^{*}=\frac{x_{\mathrm{ik}}-\stackrel{\‾}{x_k}}{s_k},(i=\mathrm{1,2},...,25;k=\mathrm{1,2,3}),$

式中x_i ^* _k为第k类应力因素的第i组平移标准差变换后的数据；其中k为关键应力因素的种类的序号，i为应力组合的组号；

x_ik为第k类应力因素的第i组原始数据；

为第k类应力因素的平均值；

s_k为第k类应力因素的标准差；

再对x_i ^* _k进行平移极差变换，获得x_i ^* _k经平移极差变换后的数据x_i''_k：

$x_{\mathrm{ik}}^{\′\′}=\frac{x_{\mathrm{ik}}^{*}-\underset{1\≤i\≤25}{\min }\left\{x_{\mathrm{ik}}^{*}\right\}}{\underset{1\≤i\≤25}{\max }\left\{x_{\mathrm{ik}}^{*}\right\}-\underset{1\≤i\≤25}{\min }\left\{x_{\mathrm{ik}}^{*}\right\};}$

x_i''_k作为关键应力因素归一化处理后的归一值，分别为：环境温度归一值T^*、输入电压归一值V_in ^*及负载归一值R_L ^*；

对关键应力因素的归一值进行最小二乘拟合，获得开关电源的输出特征参数退化模型：

I_o=-0.0339t1+0.0002V_in ^*+0.008R_L ^*-0.0162T^*+0.7141，

V_r=exp(1.3056t2-0.0122V_in ^*+0.1399R_L ^*-0.0314T^*-1.6456)，

式中I_o为拟合输出电流，V_r为拟合输出电压纹波，t1为第一退化时间，t2为第二退化时间，

在不同退化时间条件下，取定应力组合S₀为：

T^*=0、V_in ^*=0及R_L ^*=0；

则上述开关电源的输出特征参数退化模型变形为受退化时间参数影响的一元函数：

I_o ^*(t1)=-0.0339t1+0.7141，

V_r ^*(t2)=exp(1.3056t2-1.6456)，

由此获得不同使用时间条件下，S₀应力组合下开关电源的健康状态特征数据库，如表3所示：

表3

所述步骤五为：采集LED路灯驱动开关电源的环境温度、输入电压及负载值，并进行归一化处理，获得环境温度归一值T^*、输入电压归一值V_in ^*及负载归一值R_L ^*；

同时采集LED路灯驱动开关电源的输出电流值I和输出电压纹波V；

将输出电流值I和输出电压纹波V归算到S₀应力组合下，则输出电流归算值I^*和输出电压纹波归算值V^*分别为：

I^*=I-0.0002V_in ^*-0.008R_L ^*+0.0162T^*，

V^*=V·exp(+0.0122V_in ^*-0.1399R_L ^*+0.0314T^*)，

再利用所述开关电源的输出特征参数退化模型变形后的一元函数计算获得两个退化时间估计值，取两个退化时间估计值的平均值作为LED路灯驱动开关电源的健康状态评估结果。

Claims (3)

1.一种基于最小二乘拟合的开关电源健康状态评估方法，其特征在于，它包括以下步骤：

步骤一：建立开关电源仿真模型，并根据开关电源仿真模型及该开关电源预期所处环境条件及使用状况，确定影响开关电源输出特性的关键应力因素，及关键应力因素的波动范围；

步骤二：根据影响开关电源输出特性的关键应力因素，确定开关电源的关键元器件，并建立各关键元器件的退化模型；

步骤三：通过修改参数的方法，依次对各关键元器件的退化模型进行定量的退化注入，并在每个相应的退化状态下，注入关键应力因素，对开关电源进行多应力因素下的仿真，关键应力因素所采用的应力组合采用正交表生成；

步骤四：利用最小二乘的方法，对不同应力组合及相应退化模型的退化状态下开关电源的输出特征参数进行拟合，构建开关电源的输出特征参数退化模型；

步骤五：采集开关电源的各关键应力因素值及输出特征参数值，根据开关电源的输出特征参数退化模型，获得开关电源的健康状态评估结果。

2.根据权利要求1所述的基于最小二乘拟合的开关电源健康状态评估方法，其特征在于，所述开关电源为LED路灯驱动开关电源。

3.根据权利要求2所述的基于最小二乘拟合的开关电源健康状态评估方法，其特征在于，开关电源为LED路灯驱动开关电源的具体步骤如下：

所述步骤一为：根据LED路灯驱动开关电源工作原理建立Pspice仿真模型，确定环境温度、输入电压及负载为关键应力因素，环境温度波动范围为-20℃至60℃，输入电压波动范围为400±20V；负载波动范围为165Ω至245Ω；

所述步骤二为：确定铝电解电容C1、变压器T1、第一反馈电阻R1、第二反馈电阻R2及金属氧化物半导体场效应管Q1为关键元器件，各关键元器件的退化模型如表1所示：

表1

表1中，t为时间；

所述步骤三为：所述正交表如表2所示：

表2

所述步骤四为：选取输出电流以及输出电压纹波大小作为输出特征参数，首先将表2中各组仿真结果中的关键应力因素进行归一化处理，首先进行平移标准差变换：

$x_{\mathrm{ik}}^{*}=\frac{x_{\mathrm{ik}}-\stackrel{\‾}{x_k}}{s_k},(i=\mathrm{1,2},...,25;k=\mathrm{1,2,3}),$

式中x_i ^* _k为第k类应力因素的第i组平移标准差变换后的数据；其中k为关键应力因素的种类的序号，i为应力组合的组号；

x_ik为第k类应力因素的第i组原始数据；

为第k类应力因素的平均值；

s_k为第k类应力因素的标准差；

再对x_i ^* _k进行平移极差变换，获得x_i ^* _k经平移极差变换后的数据x_i''_k：

$x_{\mathrm{ik}}^{\′\′}=\frac{x_{\mathrm{ik}}^{*}-\underset{1\≤i\≤25}{\min }\left\{x_{\mathrm{ik}}^{*}\right\}}{\underset{1\≤i\≤25}{\max }\left\{x_{\mathrm{ik}}^{*}\right\}-\underset{1\≤i\≤25}{\min }\left\{x_{\mathrm{ik}}^{*}\right\};}$

x_i''_k作为关键应力因素归一化处理后的归一值，分别为：环境温度归一值T^*、输入电压归一值V_in ^*及负载归一值R_L ^*；

对关键应力因素的归一值进行最小二乘拟合，获得开关电源的输出特征参数退化模型：

I_o=-0.0339t1+0.0002V_in ^*+0.008R_L ^*-0.0162T^*+0.7141，

V_r=exp(1.3056t2-0.0122V_in ^*+0.1399R_L ^*-0.0314T^*-1.6456)，

式中I_o为拟合输出电流，V_r为拟合输出电压纹波，t1为第一退化时间，t2为第二退化时间，

在不同退化时间条件下，取定应力组合S₀为：

T^*=0、V_in ^*=0及R_L ^*=0；

则上述开关电源的输出特征参数退化模型变形为受退化时间参数影响的一元函数：

I_o ^*(t1)=-0.0339t1+0.7141，

V_r ^*(t2)=exp(1.3056t2-1.6456)；

所述步骤五为：采集LED路灯驱动开关电源的环境温度、输入电压及负载值，并进行归一化处理，获得环境温度归一值T^*、输入电压归一值V_in ^*及负载归一值R_L ^*；

同时采集LED路灯驱动开关电源的输出电流值I和输出电压纹波V；

将输出电流值I和输出电压纹波V归算到S₀应力组合下，则输出电流归算值I^*和输出电压纹波归算值V^*分别为：

I^*=I-0.0002V_in ^*-0.008R_L ^*+0.0162T^*，

V^*=V·exp(+0.0122V_in ^*-0.1399R_L ^*+0.0314T^*)，

再利用所述开关电源的输出特征参数退化模型变形后的一元函数计算获得两个退化时间估计值，取两个退化时间估计值的平均值作为LED路灯驱动开关电源的健康状态评估结果。

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