CN105137376A - 一种机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法，步骤包括：1)预先在机车处于正常工况下对目标牵引变流器进行充电，并检测输入不同网压值时输出的中间直流电压值，建立得到网压值与中间直流电压值之间的关系模型；2)实时采集目标牵引变流器输入的网压值，以及待诊断中间电压传感器输出的中间直流电压检测值；3)根据关系模型计算采集到的网压值所对应的中间直流电压值，得到中间直流电压计算值；将中间直流电压检测值与中间直流电压计算值进行比较，根据比较结果对待诊断中间电压传感器的故障状态进行诊断。本发明具有实现操作简便、能够实现实时故障诊断，且诊断范围广、诊断精度高的优点。

Description

一种机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法

技术领域

本发明涉及机车故障诊断技术领域，尤其涉及一种机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法。

背景技术

在机车的牵引变流器中，通过中间电压传感器来检测中间回路的直流电压，其好坏将直接影响到牵引变流器的整流和逆变的有效控制，因而对机车的正常运行有重要影响。如果能有效诊断出中间电压传感器的故障状态，则可以根据诊断出的故障信息将故障传感器进行隔离，从而得到有效的中间直流电压值输出，可以大大提高系统的可用性。

目前对于机车上电压传感器的故障诊断技术的研究较少，通常均是采用简单的超限判断原理来实现电压传感器的故障诊断，即当采集到的电压值不在有效范围内时，则认为电压传感器故障。如图1所示为机车牵引变流器充电回路，当牵引变流器充电时，充电接触器KM1闭合、KM2开关断开，电流通过充电接触器KM1、充电电阻Rchr和整流二极管向中间电容充电，通过中间电压传感器VH1和VH2检测中间直流电压值。目前针对VH1和VH2两个中间电压传感器的故障诊断，即是通过判断两个传感器采样值是否超过采样范围或比较VH1、VH2的差值是否超过一定门槛值来判断传感器的故障工况。

上述基于传感器采样值超限判断或传感器之间差值判断的方法，仅限于在电压采样值完全不在正常范围内时能够实现电压传感器的故障判断，但当电压传感器故障导致电压采样出现一定偏差，而采集的电压值在正常范围内时，则无法准确的诊断出该故障，因此具有非常大的局限性，其故障诊断的精度不高。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种实现操作简便、所需成本低、能够实现实时故障诊断，且诊断范围广、诊断精度高的机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：

一种机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法，步骤包括：

1)预先在机车处于正常工况下对目标牵引变流器进行充电，并检测输入不同网压值时输出的中间直流电压值，建立得到网压值与中间直流电压值之间的关系模型；

2)实时采集目标牵引变流器输入的网压值，以及待诊断中间电压传感器输出的中间直流电压检测值；

3)根据所述关系模型计算所述步骤2)采集到的网压值所对应的中间直流电压值，得到中间直流电压计算值；将所述中间直流电压检测值与所述中间直流电压计算值进行比较，并根据比较结果对待诊断中间电压传感器的故障状态进行诊断。

作为本发明的进一步改进，所述步骤1)的具体步骤为：

1.1)将牵引变流器输入的网压值与输出的中间直流电压值之间的关系等效为惯性系统模型，建立网压值与中间直流电压值之间的关系模型；

1.2)预先在机车处于正常工况下对目标牵引变流器进行充电，并检测输入不同网压值时输出的中间直流电压值；根据各个网压值、以及对应检测到的中间直流电压值对所述关系模型中参数进行辨识，得到辨识后网压值与中间直流电压值之间的关系模型。

作为本发明的进一步改进，所述步骤1.1)中惯性系统模型为：

$G\left(z\right)=\frac{b_0{z}^{-1}+b_1{z}^{-2}}{1+a_1{z}^{-1}+a_2{z}^{-2}}---\left(1\right)$

则由式(1)所示的惯性系统模型得到网压值与中间直流电压值之间的关系模型为：

U_d(k)＝-a₁U_d(k-1)-a₂U_d(k-2)+b₀U_net(k-1)+b₁U_net(k-2)(2)

其中，a₁、a₂、b₁、b₂为待辨识的模型参数，U_d为中间直流电压值，U_net为网压有效值，k为采样数据点。

作为本发明的进一步改进，所述步骤1.2)中具体采用最小二乘算法对所述关系模型中参数进行辨识。

作为本发明的进一步改进，所述步骤3)中根据比较结果对待诊断中间电压传感器进行故障诊断的具体步骤为：判断第一预设时间段内的所述比较结果是否持续超过预设正常范围，如果是，则诊断中间电压传感器为故障状态，否则诊断为正常状态。

作为本发明的进一步改进，所述步骤3)中还包括中间直流电压值有效判断输出步骤，具体步骤为：判断目标牵引变流器中两个待诊断中间电压传感器的诊断结果，若均为正常状态，则分别计算对应的两个中间直流电压检测值与所述中间直流电压计算值之间的差值，取差值较小所对应的中间直流电压检测值作为有效电压值输出；若存在一个为故障状态，则取为正常状态的中间电压传感器所输出的中间直流电压检测值作为有效电压值输出；若均为故障状态，则取所述中间直流电压计算值为有效电压值输出。

作为本发明的进一步改进，所述步骤3)中还包括模型参数实时更新步骤，具体步骤为：当待诊断中间电压传感器诊断为正常状态时，将当前第二预设时间段内采集到的网压值、所述中间直流电压检测值输入至所述关系模型中进行参数辨识，得到参数更新后的关系模型以用于下一次诊断。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1)本发明根据机车正常工况下牵引变流器充电过程的历史数据，预先建立牵引变流器充电时网压值与中间直流电压值之间的关系模型，由关系模型来表征网压值与中间直流电压值之间的关系；再根据实时检测值与由关系模型得到的计算值进行比较，来对中间电压传感器进行实时诊断，从而可针对传感器的各种故障工况进行诊断，实现中间电压传感器故障的有效判断，不需要增加任何硬件成本，实现操作简单且诊断效率及精度高；

2)本发明进一步利用最小二乘法辨识出关系模型的初始参数，从而获得网压值与中间直流电压值之间的关系，辨识过程简单且辨识得到的模型精度高；

3)本发明进一步的若诊断出中间电压传感器为正常状态，则根据正常工况下的实时数据对关系模型中模型参数进行实时更新，以降低元件老化等对模型精度的影响，保证模型的有效性；

4)本发明进一步通过诊断出两个中间电压传感器的故障后，由故障诊断结果来综合判断得出有效电压值，能够有效提高中间直流电压检测的精度，同时大大提高系统的可用性。

附图说明

图1是机车牵引变流器充电回路的结构原理示意图。

图2是本实施例机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法的实现流程示意图。

图3是本发明具体实施例中关系模型输出电压与样本输出电压的波形对比结果示意图。

图4是本发明具体实施例中采用关系模型的预测误差结果示意图。

图5是本发明具体实施例中采用第1组历史数据与关系模型输出的对比结果示意图。

图6是本发明具体实施例中采用第1组历史数据时关系模型的模型误差结果示意图。

图7是本发明具体实施例中采用第2组历史数据与关系模型输出的对比结果示意图。

图8是本发明具体实施例中采用第2组历史数据时关系模型的模型误差结果示意图。

图9是本发明具体实施例中步骤3)的具体实现流程示意图。

图10是本实施例中封装得到的中间电压传感器故障诊断模块的接口原理示意图。

图11是本发明具体实施例中两个中间电压传感器故障诊断的结果示意图。

具体实施方式

以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。

如图2所示，本实施例机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法，步骤包括：

1)预先在机车处于正常工况下对目标牵引变流器进行充电，并检测输入不同网压值时输出的中间直流电压值，建立得到网压值与中间直流电压值之间的关系模型；

2)实时采集目标牵引变流器输入的网压值，以及待诊断中间电压传感器输出的中间直流电压检测值；

3)根据关系模型计算步骤2)采集到的网压值所对应的中间直流电压值，得到中间直流电压计算值；将中间直流电压检测值与所述中间直流电压计算值进行比较，并根据比较结果对待诊断中间电压传感器的故障状态进行诊断。

本实施例根据机车正常工况下牵引变流器充电过程的历史数据，预先建立牵引变流器充电时网压值与中间直流电压值之间的关系模型，由关系模型来表征网压值与中间直流电压值之间的关系；再根据实时检测值与由关系模型得到的计算值进行比较，来对中间电压传感器进行实时诊断，从而可针对传感器的各种故障工况进行诊断，实现中间电压传感器故障的精确判断，不需要增加任何硬件成本，实现操作简单且诊断效率及精度高。

本实施例中，步骤1)的具体步骤为：

1.1)将牵引变流器输入的网压值与输出的中间直流电压值之间的关系等效为惯性系统模型，建立网压值与中间直流电压值之间的关系模型；

1.2)预先在机车处于正常工况下对目标牵引变流器进行充电，并检测输入不同网压值时输出的中间直流电压值；根据各个网压值、以及对应检测到的中间直流电压值对关系模型中参数进行辨识，得到辨识后网压值与中间直流电压值之间的关系模型。

本实施例中，步骤1.1)中惯性系统模型为：

$G\left(z\right)=\frac{b_0{z}^{-1}+b_1{z}^{-2}}{1+a_1{z}^{-1}+a_2{z}^{-2}}---\left(1\right)$

则由式(1)所示的惯性系统模型得到网压值与中间直流电压值之间的关系模型为：

U_d(k)＝-a₁U_d(k-1)-a₂U_d(k-2)+b₀U_net(k-1)+b₁U_net(k-2)(2)

其中，a₁、a₂、b₁、b₂为待辨识的模型参数，U_d为中间直流电压值，U_net为网压有效值，k为采样数据点。

由电路理论以及实际数据波形可知，如图1所示的机车牵引变流器充电回路中，输入量(网压)与输出量(中间电压)的关系可等效为一个惯性系统模型，本实施例取系统模型阶数为二阶，得到离散化的数学模型如式(1)所示，即可得到如式(2)所示的网压值(本实施例取网压有效值)与中间直流电压值之间的关系模型。

本实施例中，步骤1.2)中具体采用最小二乘算法对关系模型中参数进行辨识，即通过正常工况下的历史数据通过最小二乘算法对模型参数a₁、a₂、b₁、b₂进行辨识。

本实施例采用最小二乘算法进行模型参数辨识的原理如下：

由于考虑被辨识系统模型为：

A(z^-1)y(k)＝z^-dB(z^-1)u(k-1)+e(k)(3)

式(3)中，A(z^-1)＝1+a₁z^-1+a₂z^-2+…+a_naz^-na，B(z^-1)＝b₀+b₁z^-1+b₂z^-2+…+b_nbz^-nbB(z^-1)＝b₀+b₁z^-1+b₂z^-2+…+b_nbz^-nb，A为系统Z传递函数模型的分母，a为分母各阶系数，B为系统Z传递函数模型的分子，b为分子各阶系数，d为系统延迟，u为网压，y为中间电压，e(k)为白噪声。

则此系统模型可用传递函数表示为：

$P\left(z\right)=G\left(z\right)z^{-d}=\frac{B\left(z^{-1}\right)z^{-1}}{A\left(z^{-1}\right)}{z}^{-d}---\left(4\right)$

假设d，na，nb已知，则可得到：

y(k)＝-a₁y(k-1)-a₂y(k-2)-…a_nay(k-na)+b₀u(t-d-1)+

b₁u(t-d-2)+…+b_nbu(k-d-nb-1)+e(t)(5)

将式(5)写成向量形式，即为：

y(k)＝φ^T(k)θ+e(t)(6)

式(6)中，φ^T(k)＝[-y(k-1)…-y(k-na)u(k-d-1)…u(k-d-nb-1)]为n×1维递归向量，θ＝[a₁a₂…a_nab₀b₁…b_nb]^T为1×n维参数向量，n＝na+nb+1。

假设初始时刻为k＝0，取序列数为N的采样值y(k)，(k＝1,2,…,N)，则可得到：

Y＝Φθ+ε(7)

式(7)中，Y＝[y(1)y(2)…y(N)]^T为N×1维向量，为N×n维矩阵，ε＝[e(1)e(2)…e(N)]^T为N×1维向量。

采用最小二乘进行参数辨识的目标即是利用y(k)，φ^T(k)来估算向量参数使辨识误差最小，即得到最小化方差V(θ)；

V(θ)＝ε^Tε＝(Y-Φθ)^T(Y-Φθ)＝Y^TY-θ^TΦ^TY-Y^TΦθ+θ^TΦ^TΦθ(8)

则对V(θ)求导并令其等于0，得

-2Φ^TY+2Φ^TΦθ＝0(9)

若Φ^TΦ非奇异，则

$\widehat{\mathrm{\θ}}={\left({\mathrm{\Φ}}^T\mathrm{\Φ}\right)}^{-1}{\mathrm{\Φ}}^{T}Y---\left(10\right)$

比较式(1)和(3)可知，充电过程中对于关系模型na＝2、nb＝1、d＝0，则n＝4，取数据采样周期为10ms，利用正常工况下的历史数据样本(本实施例取k＝1～800个历史数据样本)中计算出Φ，进而根据式(10)即可辨识出模型参数a₁、a₂、b₁、b₂。本实施例中，采用最小二乘算法辨识出的模型参数为a₁＝-1.4684，a₂＝-0.4696，b₀＝0.00000039783，b₁＝0.000055973，则可得到辨识后的关系模型为：

U_d(k)＝1.4684U_d(k-1)+0.4696U_d(k-2)

+0.00000039783U_net(k-1)+0.000055973U_net(k-2)(11)

将辨识后的关系模型所输出电压与样本输出电压波形进行对比，结果如图3所示，辨识得到的关系模型的预测误差如图4所示，则由图3、4可知，本实施例采用上述方法辨识得到的关系模型误差很小，最大误差不超过20V。本实施例采用最小二乘算法进行参数辨识，辨识过程简单且辨识得到的模型精度高，当然在其他实施例中，还可以根据实际需求采用其他算法进行参数辨识。

为验证上述关系模型的有效性，本实施例采用现场采集的同一车型的另外两组历史数据进行验证，由上述建立的关系模型及辨识得到的参数计算中间直流电压值，得到模型输出值，并与样本实际输出进行对比来分析模型的误差，两组历史数据的结果如图5～图8所示，由图可知，上述基于样本数据建立的关系模型以及模型初始参数用于其他历史数据时，其误差仍然不超过40V，即辨识得到的关系模型能够满足可靠性要求。

本实施例中，步骤3)中根据比较结果对待诊断中间电压传感器进行故障诊断的具体步骤为：判断第一预设时间段内的比较结果是否持续超过预设正常范围，如果是，则诊断中间电压传感器为故障状态，否则诊断为正常状态。即在得到辨识后的关系模型后，将中间电压传感器的实际采样值与由关系模型计算得到的中间直流电压计算值进行比较，若规定时间段内误差持续超过设定的阈值，则可诊断为该中间电压传感器故障。基于模型计算值来判断中间直流电压传感器所输出的检测值的有效性，能够提高检测精度，同时能够有效诊断出检测值出现一定偏差但在正常范围内的故障状况。

本实施例中，步骤3)中还包括中间直流电压值有效判断输出步骤，具体步骤为：判断目标牵引变流器中两个待诊断中间电压传感器的诊断结果，若均为正常状态，则分别计算对应的两个中间直流电压检测值与中间直流电压计算值之间的差值，取差值较小所对应的中间直流电压检测值作为有效电压值输出；若存在一个为故障状态，则取为正常状态的中间电压传感器所输出的中间直流电压检测值作为有效电压值输出；若均为故障状态，则取中间直流电压计算值为有效电压值输出。本实施例通过诊断出两个中间电压传感器VH1、VH2的故障后，由VH1、VH2的故障诊断结果来综合判断得出有效电压值，能提高输出电压的精度，同时大大提高系统的可用性。

本实施例中，步骤3)中还包括模型参数实时更新步骤，具体步骤为：当待诊断中间电压传感器诊断为正常状态时，将当前第二预设时间段内采集到的网压值、中间直流电压检测值输入至关系模型中进行参数辨识，得到参数更新后的关系模型以用于下一次诊断。若诊断出传感器采样值为正常值，则根据正常工况下的实时数据对关系模型中模型参数进行实时更新，以降低元件老化等对模型精度的影响，保证模型的有效性。本实施例具体是获取一定时间内实时采集的网压和中间电压值后，采用最小二乘法对模型参数进行重新辨识以修正模型参数，确保关系模型的实时有效性。

如图9所示为本发明具体实施例中步骤3)的具体实现流程，其中M、N为计数变量，用来表示进行的周期数，本实施例取10ms为一个周期；RST为复位信号，用于复位故障。首先判断是否进入故障判断，当故障判断使能信号EN_J为1即进入故障判断；当进入故障判断(EN_J＝1)时，实时采样中间电压传感器输出的检测值U_d(k)、网压值U_net(k)，根据关系模型(式(2))计算当前时刻的中间直流电压值，得到模型输出值U_M(k)；判断检测值U_d(k)、模型输出值U_M(k)之间的差值E(k)是否大于门槛值E_Th，如果是，且同时持续规定的周期数Nth，则诊断为发生故障，故障标志Flag置1，如果差值E(k)小于或等于门槛值E_Th，则诊断为正常状态，故障标志Flag置0，保存历史Nm个周期的检测值U_d(k)、网压值U_net(k)的正常数据后，调用最小二乘算法进行模型参数更新；最后根据中间电压传感器的故障诊断结果来综合判断得出有效电压值。

本实施例具体在HXD1型机车变流器中，通过TCU(TractionControlUnit，传动控制单元)中的故障诊断逻辑控制程序来完成上述步骤3)的控制流程，将故障诊断逻辑控制程序封装成一个中间电压传感器故障诊断模块，以10ms为周期循环执行控制程序，完成对中间电压传感器VH1、VH2的故障诊断。中间电压传感器故障诊断模块的接口结构如图10所示，其中Ud1端为中间电压传感器VH1采样输入端，Ud2端中间电压传感器VH2采样输入端，Unet端为网压有效值采样输入端；EN_J端为判断允许端，其中当处于充电状态才允许进行判断；RST端为故障复位输入端；E_Th端为误差判断门槛值设置端；P1、P2、P3、P4端分别为模型初始参数a₁、a₂、b₁、b₂的输入端；F_UD1端为电压传感器VH1故障标志输出位；F_UD2为电压传感器VH2故障标志输出位；Ud_M端为模型输出电压端，用于故障记录；Prb_Ud端用于综合判断后得出的有效中间电压。通过封装成模块的形式，便于携带以及故障诊断的操作执行。

工作时，将辨识得到的模型初始参数a₁、a₂、b₁、b₂以及实时采样到的中间电压传感器VH1、中间电压传感器VH2的检测值、网压有效值输入至中间电压传感器故障诊断模块，通过故障诊断逻辑控制程序即可从F_UD1端、F_UD2端分别输出中间电压传感器VH1、中间电压传感器VH2的故障状态。

如图11所示，图中横轴为时间轴，采样周期为100ms，本发明具体实施例中采用上述结构对中间电压传感器VH1、VH2进行故障诊断时，从图可以看出，中间电压传感器VH2发生失效故障，其采样值恒定在2000V，其中HSCB-ON为主断状态，CHR1-STATE为充电接触器状态，LB1-STATE为短接接触器状态，Ud1-FAULT为中间电压传感器VH1故障标志位，Ud2-FAULT为中间电压传感器VH2故障标志位，Ud1为中间电压传感器VH1采样值，Ud2为中间电压传感器VH2采样值，Ud-M为模型输出电压值。当t＝22.7s时，主电路进入充电工况，故障诊断逻辑控制程序开始进行诊断，计算出模型输出值后分别判定与两个中间电压传感器输出的检测值的差值，由此判定中间电压传感器VH1正常，其采样值与模型输出值之间误差很小，而此时中间电压传感器VH2与模型输出值之差越来越大，当t＝24s时，判断出中间电压传感器VH2的检测值与模型输出值之差超过误差门槛值100V，中间电压传感器VH2对应的故障标志位变为高电平(即1状态)，即正确诊断出了中间电压传感器VH2的故障状态。

上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。

Claims (7)

1.一种机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法，其特征在于，步骤包括：

1)预先在机车处于正常工况下对目标牵引变流器进行充电，并检测输入不同网压值时输出的中间直流电压值，建立得到网压值与中间直流电压值之间的关系模型；

2)实时采集目标牵引变流器输入的网压值，以及待诊断中间电压传感器输出的中间直流电压检测值；

3)根据所述关系模型计算所述步骤2)采集到的网压值所对应的中间直流电压值，得到中间直流电压计算值；将所述中间直流电压检测值与所述中间直流电压计算值进行比较，并根据比较结果对待诊断中间电压传感器的故障状态进行诊断。

2.根据权利要求1所述的机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤1)的具体步骤为：

1.1)将牵引变流器输入的网压值与输出的中间直流电压值之间的关系等效为惯性系统模型，建立网压值与中间直流电压值之间的关系模型；

1.2)预先在机车处于正常工况下对目标牵引变流器进行充电，并检测输入不同网压值时输出的中间直流电压值；根据各个网压值、以及对应检测到的中间直流电压值对所述关系模型中参数进行辨识，得到辨识后网压值与中间直流电压值之间的关系模型。

3.根据权利要求2所述的机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤1.1)中惯性系统模型为：

$G\left(z\right)=\frac{b_0{z}^{-1}+b_1{z}^{-2}}{1+a_1{z}^{-1}+a_2{z}^{-2}}---\left(1\right)$

则由式(1)所示的惯性系统模型得到网压值与中间直流电压值之间的关系模型为：

U_d(k)＝-a₁U_d(k-1)-a₂U_d(k-2)+b₀U_net(k-1)+b₁U_net(k-2)(2)

其中，a₁、a₂、b₁、b₂为待辨识的模型参数，U_d为中间直流电压值，U_net为网压有效值，k为采样数据点。

4.根据权利要求3所述的机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤1.2)中具体采用最小二乘算法对所述关系模型中参数进行辨识。

5.根据权利要求4所述的机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3)中根据比较结果对待诊断中间电压传感器进行故障诊断的具体步骤为：判断第一预设时间段内的所述比较结果是否持续超过预设正常范围，如果是，则诊断中间电压传感器为故障状态，否则诊断为正常状态。

6.根据权利要求1～5中任意一项所述的机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3)中还包括中间直流电压值有效判断输出步骤，具体步骤为：判断目标牵引变流器中两个待诊断中间电压传感器的诊断结果，若均为正常状态，则分别计算对应的两个中间直流电压检测值与所述中间直流电压计算值之间的差值，取差值较小所对应的中间直流电压检测值作为有效电压值输出；若存在一个为故障状态，则取为正常状态的中间电压传感器所输出的中间直流电压检测值作为有效电压值输出；若均为故障状态，则取所述中间直流电压计算值为有效电压值输出。

7.根据权利要求1～5中任意一项所述的机车牵引变流器的中间电压传感器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3)中还包括模型参数实时更新步骤，具体步骤为：当待诊断中间电压传感器诊断为正常状态时，将当前第二预设时间段内采集到的网压值、所述中间直流电压检测值输入至所述关系模型中进行参数辨识，得到参数更新后的关系模型以用于下一次诊断。