CN105243258A - 一种基于模型的crh3型动车组牵引逆变器igbt开路故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明是一种基于模型的CRH3型动车组牵引逆变器IGBT开路故障诊断方法，其步骤是：(1)建立牵引逆变器的键合图模型；(2)推导出模型的系统行为约束方程；(3)基于系统行为约束方程，利用最小二乘法，对当前各开关的状态进行辨识；(4)将控制系统给出的各IGBT脉冲信号(0、1表示)与当前各开关的状态(0、1表示)进行作差，得到六个故障识别向量；(5)若故障识别向量中有元素大于0，则说明相应的IGBT发生开路故障。本发明提出的基于模型的CRH3型动车组牵引逆变器IGBT开路故障诊断方法可以在任意一个或者两个IGBT发生故障时快速准确地对故障进行检测、定位。并且本发明解决了基于模型方法在本领域无法完成多故障识别的问题。

Description

一种基于模型的CRH3型动车组牵引逆变器IGBT开路故障诊断方法

技术领域

本发明涉及牵引传动领域，特别是涉及一种CRH3型牵引逆变器IGBT开路故障的在线诊断。

背景技术

我国高速铁路动车组普遍采用交-直-交传动方式，而在交流传动系统中，相当一部分的故障是由功率器件故障引起的。而功率器件短路故障一般通过硬件转化为开路故障。在IGBT的开路故障发生后，电机仍可以在异常状态下运行一段时间，但若不及时处理，则可能导致严重的后果。因此，研究牵引逆变器IGBT开路故障的在线诊断具有极其重要意义。

目前，对于牵引逆变器IGBT开路故障，已有一些基于模型的方法被提出来。这些方法通过建立牵引逆变器的键合图模型，推导出系统的解析冗余关系，然后通过建立一致性向量和故障特征矩阵来对IGBT开路故障进行分析。但是在两种及两种以上故障发生时，一致性向量与故障之间的关系通常不是一一对应的，所以这些方法不能很好地对两种及两种以上的故障进行检测与定位，进而导致无法及时采取有效措施来避免损失的扩大和事故的发生。

发明内容

为了克服上述的基于模型故障诊断在牵引逆变器IGBT故障诊断的不足，本发明提出一种基于模型的CRH3型动车组牵引逆变器IGBT开路故障诊断方法。该方法能够实现一个IGBT或者两个IGBT同时故障的在线识别与定位，以便能够及时采取容错控制策略，防止故障进一步扩大。

本发明实现其发明目的，所采用的技术方案是：

一种基于模型的CRH3型动车组牵引逆变器IGBT开路故障诊断方法，利用系统行为约束方程所包含的所有信息来得到当前所有IGBT的开断情况，通过与脉冲序列的对比得到包含了每个IGBT的故障信息的故障识别向量，完成多故障的诊断,包括如下步骤：

步骤1：根据牵引逆变器共流节点或者共势节点的特性建立每个节点的方程，并通过因果路径消去未知变量,若节点方程中除IGBT状态之外的所有变量都可被消去，那么消去未知变量后的节点方程为该系统的系统行为约束方程。

步骤2：将系统参数以及传感器获得数据带入步骤1所得系统行为约束方程，利用最小二乘法对IGBT当前的状态进行辨识。

步骤3：将0\1表示的控制系统给出的IGBT脉冲信号与0\1表示的IGBT当前状态作差，得到含有六个元素的故障识别向量,若故障识别向量中有元素大于0，则判定大于0的元素相应的IGBT发生开路故障。

所述步骤2中采用以下方式对各IGBT的当前开断状态进行辨识：

步骤2-1：初始化系统行为约束方程的残差平方和E_min为一个极大的值，循环变量i＝1，j＝1，k＝1，以及当前IGBT开断状态 $\hat{a}=\left[\begin{array}{cccccc}0& 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right];$

步骤2-2：i，j，k分别从1到3计数，表示第m＝9×(k-1)+3×(j-1)+i种可能的IGBT开断状态，m最大为27；

步骤2-3：每次计数后，将相应的IGBT开断状态系统参数以及传感器数据输入系统行为约束方程，计算此时所有系统行为约束方程的残差平方和E²；若E²小于E_min，则将E²的值赋给E_min，并将此时相应的IGBT开断状态赋予否,则回到步骤2；循环结束后，即作为辨识得到的当前IGBT开断状态输出至显示设备或后继处理设备。

附图说明

图1是CRH3型动车组牵引逆变器拓扑结构图。

图1中，U_d是整流后的直流电压；T1、T2、T3、T4、T5、T6为组成逆变器的6个IGBT；D1、D2、D3、D4、D5、D6分别为相应的反并联二极管；R、L、e_a，R、L、e_b，R、L、e_c分别为异步电机等效的三相RL负载及反电动势。

图2是牵引逆变器的键合图模型图。

图2中，0₁共势节点表示连接直流电源正端和三相桥臂的节点；受控节点1_c2、1_c3、1_c4、1_c11、1_c12、1_c13分别表示T1、T3、T5、T4、T6、T2；R_on表示IGBT导通时的内阻；0₅、0₇、0₉分别表示A相、B相、C相上、下桥臂之间的节点；1₆、1₈、1₁₀表示电机的三相等效负载支路；De1、De2、De3为势传感器；Df1、Df2、Df3为势传感器；0₁₄为连接直流电源负端与三相桥臂的节点；R_n为虚拟的接地电阻。

图3是当前IGBT状态辨识流程。

图3中，E²表示所有系统行为约束方程误差平方和；E_min表示所有系统行为约束方程误差平方和的最小值；分别为T1、T2、T3、T4、T5、T6当前开断状态的估计；表示估计的各IGBT开断状态组成的向量。

图4是基于模型的CRH3型动车组牵引逆变器故障诊断框图。

图4中，De1、De2、De3为势传感器得到的数据；Df1、Df2、Df3为势传感器得到的数据。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明做进一步的详细阐述。

本发明是一种基于模型的CRH3型动车组牵引逆变器IGBT开路故障诊断方法，是基于模型的故障诊断方法。首先建立牵引逆变器的键合图模型，接着分析键合图模型得到系统行为约束方程，通过系统行为约束方程得到各IGBT当前开断状态，然后产生故障识别向量来对牵引逆变器IGBT开路故障进行诊断。

基于模型的CRH3型动车组牵引逆变器IGBT开路故障诊断方法需要先对牵引逆变器进行键合图建模。鉴于目前已有逆变器键合图的建模方法，本发明采用已有方法对牵引逆变器进行建模。

在建立牵引逆变器的键合图模型之后，本发明的诊断步骤如下：

1)系统行为约束方程推导

CRH3型动车组牵引逆变器拓扑结构如图1所示，其键合图模型如图2所示。系统行为约束方程是指由已知变量构成的、系统在任意条件下都满足的约束关系。这里的已知变量包括系统输入、量测量以及元件的物理参数等。从键合图模型得到系统行为约束方程的一般步骤如下：

步骤1：定义一个布尔变量a_i(i＝1,2,…6)用于表示第i个受控1节点(如1_c2)的开断状态。

步骤2：假设第i个受控1节点有n_i个键与其直接相连，则键上的流应为a_i·f_i ^j(j＝1,2,...,n_i)。

步骤3：任意选择一个节点，无论是否是受控节点。利用共势节点和共流节点的特性建立等式，并通过键合图的因果路径来消去未知变量，如果等式中所有的未知变量都可以被消去，则该等式即为一个系统行为约束方程。

步骤4：重复步骤3，直至所有的节点都完成上诉操作。

以节点0₅为例进行说明，对于该共势节点，有：

a₁f₈＝f₁₄+a₄f₁₇(1)

通过因果路径可以得到：

$\left\{\begin{array}{c}{f}_8=\frac{U_d-De1}{R_{on}}\\ f_{14}=Df1\\ f_{17}=\frac{De1}{R_{on}}\end{array}\right.---\left(2\right)$

从而得到该节点的系统行为约束方程：

$F_1=a_1\frac{U_d-De1}{R_{on}}-Df1-a_4\frac{De1}{R_{on}}=0---\left(3\right)$

对所有节点进行步骤3操作之后，可以得到牵引逆变器的系统行为约束方程：

$\left\{\begin{array}{c}{F}_1=a_1\frac{U_d-De1}{R_{on}}-Df1-a_4\frac{De1}{R_{on}}=0\\ F_2=a_3\frac{U_d-De2}{R_{on}}-Df2-a_6\frac{De2}{R_{on}}=0\\ F_3=a_5\frac{U_d-De3}{R_{on}}-Df3-a_2\frac{De3}{R_{on}}=0\end{array}\right.---\left(4\right)$

2)IGBT当前开断状态辨识

考虑到系统行为约束方程是一直被满足的，本发明利用式(5)对各IGBT的当前开断状态进行辨识：

$E^2=\frac{1}{2}{F}^{T}F=0---\left(5\right)$

其中，

F＝[F₁(a)F₂(a)F₃(a)]^T(6)

a＝[a₁a₂a₃a₄a₅a₆]^T(7)

当式(7)表示当前事件时，式(5)等于零；否则必然存在不被满足的系统行为约束方程，从而使式(5)不为零。但是考虑到外界干扰以及测量误差，将式(5)转化为式(8)的形式：

由于本发明进行的是开路故障诊断，因而认为同一桥臂的两个开关信号不会同为1，即：

$\begin{array}{cc}\min & E^2=\frac{1}{2}{F}^{T}F\end{array}$

对于式(9)，由于IGBT状态组合情况较少，本发明采用穷举法进行求解，如图3所示。其中为辨识得到的当前IGBT开断状态。

3)故障识别向量及诊断

本发明通过故障识别向量来对牵引逆变器IGBT开路故障进行诊断。在对各IGBT当前开断状态进行辨识之后，就可以通过基于模型诊断方法进行诊断。定义故障识别向量：

$\mathrm{\Δ}a=a_{ref}-\hat{a}=\left[\begin{array}{cccccc}{\mathrm{\Δa}}_1& {\mathrm{\Δa}}_2& {\mathrm{\Δa}}_3& {\mathrm{\Δa}}_4& {\mathrm{\Δa}}_5& {\mathrm{\Δa}}_6\end{array}\right]---\left(14\right)$

其中a_ref为控制系统给出的IGBT脉冲序列。由于a_ref和均只有0,1两种取值情况，因而Δa_i(i＝1,2,…6)取值情况为：-1，、0、1，不存在残差阈值的设置问题。在正常情况下，控制系统给出的IGBT脉冲序列与IGBT的开断状态是一致的，残差Δa_i为零；当发生IGBT开路故障后，系统给出的IGBT脉冲序列与IGBT的开断状态不一致，因而残差Δa_i(i＝1,2,…6)不为零，可以判断T_i发生故障。由此可以进行IGBT的开路故障诊断。

Claims (2)

1.一种基于模型的CRH3型动车组牵引逆变器IGBT开路故障诊断方法，利用系统行为约束方程所包含的所有信息来得到当前所有IGBT的开断情况，通过与脉冲序列的对比得到包含了每个IGBT的故障信息的故障识别向量，完成多故障的诊断,包括如下步骤：

步骤1：根据牵引逆变器共流节点或者共势节点的特性建立每个节点的方程，并通过因果路径消去未知变量,若节点方程中除IGBT状态之外的所有变量都可被消去，那么消去未知变量后的节点方程为该系统的系统行为约束方程；

步骤2：将系统参数以及传感器获得数据带入步骤1所得系统行为约束方程，利用最小二乘法对IGBT当前的状态进行辨识；

步骤3：将0\1表示的控制系统给出的IGBT脉冲信号与0\1表示的IGBT当前状态作差，得到含有六个元素的故障识别向量,若故障识别向量中有元素大于0，则判定大于0的元素相应的IGBT发生开路故障。

2.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2中采用以下方式对各IGBT的当前开断状态进行辨识：

步骤2-1：初始化系统行为约束方程的残差平方和E_min为一个极大的值，循环变量i＝1，j＝1，k＝1，以及当前IGBT开断状态 $\hat{a}=\left[\begin{array}{cccccc}0& 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right];$

步骤2-2：i，j，k分别从1到3计数，表示第m＝9×(k-1)+3×(j-1)+i种可能的IGBT开断状态，m最大为27；

步骤2-3：每次计数后，将相应的IGBT开断状态系统参数以及传感器数据输入系统行为约束方程，计算此时所有系统行为约束方程的残差平方和E²；若E²小于E_min，则将E²的值赋给E_min，并将此时相应的IGBT开断状态赋予否,则回到步骤2；循环结束后，即作为辨识得到的当前IGBT开断状态输出至显示设备或后继处理设备。