CN106019117A - 级联型statcom系统igbt的开路故障诊断方法 - Google Patents

级联型statcom系统igbt的开路故障诊断方法 Download PDF

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CN106019117A
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杨晓冬
段文勇
杨伯平
胡国文
顾春雷
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Yancheng Institute of Technology
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    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/26—Testing of individual semiconductor devices
    • G01R31/2607—Circuits therefor
    • G01R31/2608—Circuits therefor for testing bipolar transistors
    • G01R31/2617—Circuits therefor for testing bipolar transistors for measuring switching properties thereof

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Abstract

本发明公开了一种级联型STATCOM系统IGBT的开路故障诊断方法，以半个基波周期电容电压信号作为原始信号来处理，既可以保留故障信号的特征又能保证诊断的实时性，采用特征降维方法改进的多核最小二乘支持向量机提高了诊断准确率，并减少了诊断时间。本发明还减少了因负载变化而导致误诊断情况，继承了传统SVM分类方法小样本学习的优点。

Description

级联型STATCOM系统IGBT的开路故障诊断方法
技术领域
本发明涉及级联型STATCOM系统，特别是涉及级联型STATCOM系统IGBT的开路故障诊断方法。
背景技术
级联型静止同步补偿器(STATCOM)装置可以补偿电网系统的容性或感性无功，以增强电网系统的稳定性。级联型STATCOM系统通常由控制器、变流器、滤波装置和散热装置组成，每个部分发生故障都会对系统运行产生影响，严重的情况下会造成系统停机。其中控制器和散热装置的故障，通过温度监测及继电保护配置等措施，已形成了成熟的解决方法。然而，在变流器中组成H桥功率模块的绝缘栅双极型晶体管(IGBT)，由于长期处于高频动作和能量变换的工作环境，也很容易发生故障。其故障会使系统处于非正常工作状态，并会增加其余器件的电压和电流，超过一定时间将会触发二次故障，若故障后不及时处理将会造成STATCOM系统输出不平衡、谐波增加等危害，严重时还会造成保护停机。
随着电力电子技术的发展，通常会对IGBT配备相应的电保护(驱动电路、过流保护和过压保护等)和热保护(散热结构设计和过热检测等)，这些常规保护已经成为标准配置，最大限度的保障了IGBT的安全运行。然而，由于STATCOM系统的工作环境一般处于高电压、高电磁干扰中，而且从工业应用的角度(体积、功耗等)出发，各种保护的设计不能过于复杂，这就增加了IGBT发生故障的几率。受制于工作环境、安装位置、制造工艺等方面的限制，其可靠性问题一直没有得到有效的解决。
现有的对于IGBT开路故障的诊断方法集中于电机驱动系统和电机变频调速系统中的三相电压源逆变器、变频器等，还没有应用于级联型STATCOM系统中的先例。而在现有的逆变器、变频器中的IGBT开路故障诊断方法中，所需要的原始信号均是三相输出电压或三相输出电流。采取三相输出电压信号作为原始信号，易受电源电压波动的影响，而输出电流信号则易受负载波动的影响，致使故障诊断效果不佳，容易造成误诊断。另外诊断时间也较长。由于电网系统中负载无功的时变性，要求STATCOM系统能够及时跟踪无功的变化。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种能够解决现有技术存在的缺陷的级联型STATCOM系统IGBT的开路故障诊断方法。
技术方案：本发明所述的级联型STATCOM系统IGBT的开路故障诊断方法，包括以下步骤：
S1：分FPGA控制板采集电容电压信号作为原始信号，每种故障类型采集N组原始信号，并将原始信号传输给主FPGA控制板；
S2：主FPGA控制板将原始信号传输给诊断FPGA板，诊断FPGA板将原始信号按时间间隔进行滤波降噪和小波多分辨率分析，形成单组特征向量数据Ti传输给上位机；
S3：每种故障类型选取组特征向量数据作为训练样本Ttrain，进行归一化处理；
S4：分别建立三种故障分类器，即最小二乘支持向量机、多核最小二乘支持向量机和谱系聚类算法改进的最小二乘支持向量机；
S5：将训练样本Ttrain及其对应的故障分类标签分别通过故障分类器进行分类学习；
S6：将每种故障类型的剩余组特征向量数据作为测试样本Ttest；
S7：将Ttest输入学习好的故障分类器，验证故障分类器的性能。
进一步，所述步骤S1中的电容电压信号为半个基波周期的电容电压信号。
进一步，所述步骤S2中，主FPGA控制板将原始信号通过光纤板传输给诊断FPGA板。
进一步，所述步骤S1中，通过采样板采集电容电压信号，并将电容电压信号传输给分FPGA控制板。
进一步，所述步骤S2中，诊断FPGA板与上位机之间的通讯通过通讯板来完成。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1)本发明以半个基波周期电容电压信号作为原始信号来处理既可以保留故障信号的特征又能保证诊断的实时性；
2)本发明减少了因负载变化而导致误诊断情况；
3)本发明继承了传统SVM分类方法小样本学习的优点；
4)本发明采用特征降维方法改进的多核最小二乘支持向量机提高了诊断准确率，并减少了诊断时间；
5)本发明的诊断精度≥94％，诊断时间＜0.01s。
附图说明
图1为本发明方法所涉及的系统的框图；
图2为正常情况下，上位机Matlab工具监测到的网侧系统电流isa的结果；
图3为正常情况下，上位机Matlab工具监测到的A相第一个功率模块电容电压UdcA1的结果；
图4为正常情况下，上位机Matlab工具监测到的负载电流ila的结果；
图5为正常情况下，上位机Matlab工具监测到的装置电流ica的结果；
图6为Ta11开路故障情况下，上位机Matlab工具监测到的网侧系统电流isa的结果；
图7为Ta11开路故障情况下，上位机Matlab工具监测到的A相第一个功率模块电容电压UdcA1的结果；
图8为Ta11开路故障情况下，上位机Matlab工具监测到的负载电流ila的结果；
图9为Ta11开路故障情况下，上位机Matlab工具监测到的装置电流ica的结果；
图10为采用本发明方法得到的聚类结果；
图11为图10中聚类结果的局部放大图；
图12为在线实时故障诊断的流程图。
具体实施方式
本发明公开了一种级联型STATCOM系统IGBT的开路故障诊断方法，包括以下步骤：
S1：分FPGA控制板采集电容电压信号作为原始信号，每种故障类型采集20组原始信号，并将原始信号传输给主FPGA控制板；图2—图5分别为正常情况下的上位机Matlab工具监测的网侧系统电流isa、A相第一个功率模块电容电压UdcA1、负载电流ila和装置电流(LCL滤波器之后)ica；图6—图9分别为Ta11开路故障情况下的上位机Matlab工具监测的网侧系统电流isa、A相第一个功率模块电容电压UdcA1、负载电流ila和装置电流(LCL滤波器之后)ica。
S2：主FPGA控制板将原始信号传输给诊断FPGA板，诊断FPGA板将原始信号按时间间隔进行滤波降噪和小波多分辨率分析，形成单组特征向量数据Ti传输给上位机；
S3：每种故障类型选取10组特征向量数据作为训练样本Ttrain，进行归一化处理；
S4：分别建立三种故障分类器，即最小二乘支持向量机、多核最小二乘支持向量机和谱系聚类算法改进的最小二乘支持向量机；
S5：将训练样本Ttrain及其对应的故障分类标签分别通过故障分类器进行分类学习；
S6：将每种故障类型的剩余10组特征向量数据作为测试样本Ttest；
S7：将Ttest输入学习好的故障分类器，验证故障分类器的性能。
三种故障分类器的故障诊断结果如表1所示。
表1故障诊断结果
由表1可以看出本文所提出的故障诊断方法在保证准确率的前提下大大缩短了单个样本的故障诊断时间，十分适合于在线实时故障诊断。图10和图11为谱系聚类结果及其细节展示。
在线实时故障诊断，如图12所示，可由以下步骤来完成：
(1)诊断板每隔一定时间间隔输出一组数据Ti至上位机。
(2)合并Ttrain和Ti，归一化。
将Ti输入改进的MLS-SVM故障分类器，得到分类结果。
本发明涉及的系统如图1所示，其中的主FPGA控制板主要完成信号采集、指令电流的运算、调制信号的运算、故障封锁、故障复位和通信等功能，分FPGA控制板主要完成信号采集、PWM信号发生、PWM驱动、封锁信号和故障保护等功能，诊断FPGA板主要完成对主FPGA控制板传输过来的相关信号进行处理和故障诊断并将诊断结果传输至上位机。本发明涉及的STATCOM系统是三相6KV8级联STATCOM装置，每相由8个功率模块串联而成，每个功率模块由4个IGBT组成H桥，整个装置共有96个IGBT。本发明仅适用于诊断单个IGBT开路故障，因此故障类型可分96类，再加上系统正常运行状态，本发明需识别出97类状态。

Claims (5)

1.级联型STATCOM系统IGBT的开路故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：分FPGA控制板采集电容电压信号作为原始信号，每种故障类型采集N组原始信号，并将原始信号传输给主FPGA控制板；
S2：主FPGA控制板将原始信号传输给诊断FPGA板，诊断FPGA板将原始信号按时间间隔进行滤波降噪和小波多分辨率分析，形成单组特征向量数据Ti传输给上位机；
S3：每种故障类型选取组特征向量数据作为训练样本Ttrain，进行归一化处理；
S4：分别建立三种故障分类器，即最小二乘支持向量机、多核最小二乘支持向量机和谱系聚类算法改进的最小二乘支持向量机；
S5：将训练样本Ttrain及其对应的故障分类标签分别通过故障分类器进行分类学习；
S6：将每种故障类型的剩余组特征向量数据作为测试样本Ttest；
S7：将Ttest输入学习好的故障分类器，验证故障分类器的性能。
2.根据权利要求1所述的级联型STATCOM系统IGBT的开路故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S1中的电容电压信号为半个基波周期的电容电压信号。
3.根据权利要求1所述的级联型STATCOM系统IGBT的开路故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S2中，主FPGA控制板将原始信号通过光纤板传输给诊断FPGA板。
4.根据权利要求1所述的级联型STATCOM系统IGBT的开路故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S1中，通过采样板采集电容电压信号，并将电容电压信号传输给分FPGA控制板。
5.根据权利要求1所述的级联型STATCOM系统IGBT的开路故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S2中，诊断FPGA板与上位机之间的通讯通过通讯板来完成。
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