CN106168651A - 基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于同步时窗的励磁系统功率单元在线故障诊断方法；首先采集原信号；然后对原信号进行预处理；进而对采样到的信号进行过零点检测得到故障特征；并根据故障特征判断是否有故障，最后对故障信号进行FFT处理并判断故障信号的故障类型；根据故障类型和过零点检测判断故障位置。本发明提供的基于同步时窗的励磁系统功率单元在线故障诊断方法，适用于励磁系统功率单元故障诊断以及电力电子装置故障诊断；运用同步时窗采样技术，获取故障特征量，进而通过对特征量的阈值判断定位故障，不仅大大缩短诊断时间，满足在线诊断的要求，又能实现精确定位。

Description

基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断方法及系统

技术领域

本发明涉及电机故障诊断领域，特别是一种基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断方法。

背景技术

同步电机励磁系统功率单元主要由三相全控桥组成，其中的主要部件为易损坏的电力电子元件晶闸管。因此，对励磁系统功率单元主回路进行实时在线故障诊断是非常有必要的。目前，在实际应用中针对该类故障诊断的技术都具有不能精确到元件级和无法满足实时性的缺点。在励磁系统功率单元故障诊断领域所运用到的技术有快速傅里叶方法(FFT)，神经网络方法，支持向量机方法，模糊理论，小波分析方法，分形方法。其中，神经网络方法由于需要大量数据，只能通过将故障数据传输至远端进行诊断，无法满足实时性；传统的傅里叶方法，因功率单元输出波形的采样与输入交流信号不同步，造成不同故障对应相同频谱，不能满足元件级故障定位的高精确度要求；又比如有一种同样运用递进式诊断策略的诊断方法，首先根据FFT判断故障大类，再通过检测谐波相位的方法进行故障细分，从而定位故障；这种方法会造成误判断；且通过检测谐波相位的方法在实际运用中是不可靠的，因为通过FFT得到的谐波相位存在较大误差。因此，现阶段在励磁系统功率单元故障诊断领域的许多技术均存在着或无法运用于实时在线诊断，或精确度不够误差较大的缺点。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于同步时窗的励磁系统功率单元在线故障诊断方法；该方法解决了目前励磁系统功率单元故障诊断实时性差且精确性不高的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

本发明提供的基于同步时窗的励磁系统功率单元在线故障诊断方法，包括以下步骤：

S1：采集励磁系统功率单元的工作原信号；

S2：对原信号进行预处理；

S3：对原信号进行过零点检测；

S4：根据过零点特征判断是否有故障，如果无，则返回继续采集原信号；

S5：如果有，则对故障信号进行FFT处理并判断故障信号的故障类型；

S6：根据故障类型和过零点检测判断故障位置。

进一步，所述采集原信号通过同步时窗采样来实现，所述采集过程的采样周期与实际信号周期同步。

进一步，所述过零点检测是按照以下公式来识别采样所得原信号的相邻正负交叉项进行计算的：

$x\left(i\right)=k+\left|\frac{s\left(k\right)}{s\left(k\right)-s(k+1)}\right|$

其中，k表示第k个时间；x(i)为过零点时间序列，s(k)、s(k+1)为正负交叉项。

进一步，所述过零点检测具体步骤如下：

S41：获取原信号的波形过零点出现的时刻的触发角α；

S42：判断触发角α是否大于或等于60°，如果否，则确定有故障发生并输出故障信号；

S43：如果是，则获取两个相邻过零点之间的时间差Δt；

S44：判断时间差Δt是否大于T/6，如果是，则确定有故障发生并输出故障信号；

S45：如果否，则返回步骤S41。

进一步，所述故障类型按照以下步骤来确定：

S51：建立励磁系统功率单元故障类型表；所述故障类型表包括故障大类判别表和故障定位表；

S52：获取功率单元主回路发生故障时的相邻三个故障周期的电压波形；

S53：对故障周期的电压波形进行快速傅里叶变换FFT得到故障信号的幅频特性；

S54：根据基波频率成分、二次谐波频率成分和三次谐波频率成分在故障大类判别表获取对应的故障大类；

S55：获取采集到的相邻三个故障周期内第一个故障过零点时刻t；

S56：在故障定位表中查询与第一个故障过零点时刻t对应的故障大类下的具体故障位置。

进一步，所述故障大类判别表设置有第一大类、第二大类、第三大类、第四大类；以及与各大类对应的基波频率成分、二次谐波频率成分和三次谐波频率成分。

所述故障定位表设置有第一大类、第二大类、第三大类、第四大类；以及与各大类对应的故障过零点时刻t。

本发明还提供了一种基于同步时窗的励磁系统功率单元在线故障诊断系统，包括原信号采集单元、预处理单元、过零点检测单元、故障判断单元和故障位置判断单元；

所述原信号采集单元，用于采集励磁系统功率单元的工作原信号；

所述预处理单元，用于对原信号进行预处理；

所述过零点检测单元，用于对原信号进行过零点检测；

所述故障判断单元，用于根据过零点特征判断励磁系统功率单元的故障类型并对故障信号进行FFT处理；

所述故障位置判断单元，用于根据故障类型和过零点检测判断故障位置。

进一步，所述过零点检测单元中的过零点检测是按照以下公式来识别采样所得原信号的相邻正负交叉项进行计算的：

$x\left(i\right)=k+\left|\frac{s\left(k\right)}{s\left(k\right)-s(k+1)}\right|$

其中，k表示第k个时间；x(i)为过零点时间序列，s(k)、s(k+1)为正负交叉项；

所述过零点检测具体步骤如下：

S41：获取原信号的波形过零点出现的时刻的触发角α；

S42：判断触发角α是否大于或等于60°，如果否，则确定有故障发生并输出故障信号；

S43：如果是，则获取两个相邻过零点之间的时间差Δt；

S44：判断时间差Δt是否大于T/6，如果是，则确定有故障发生并输出故障信号；

S45：如果否，则返回步骤S41。

进一步，所述故障判断单元中的故障类型按照以下步骤来确定：

S51：建立励磁系统功率单元故障类型表；所述故障类型表包括故障大类判别表和故障定位表；

S52：获取功率单元主回路发生故障时的相邻三个故障周期的电压波形；

S53：对故障周期的电压波形进行快速傅里叶变换FFT得到故障信号的幅频特性；

S54：根据基波频率成分、二次谐波频率成分和三次谐波频率成分在故障大类判别表获取对应的故障大类；

S55：获取采集到的相邻三个故障周期内第一个故障过零点时刻t；

S56：在故障定位表中查询与第一个故障过零点时刻t对应的故障大类下的具体故障位置。

进一步，所述故障大类判别表设置有第一大类、第二大类、第三大类、第四大类；以及与各大类对应的基波频率成分、二次谐波频率成分和三次谐波频率成分；即第一频率、第二 频率和第三频率；

所述故障定位表设置有第一大类、第二大类、第三大类、第四大类；以及与各大类对应的故障过零点时刻t。

由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：

本发明提供的基于同步时窗的励磁系统功率单元在线故障诊断方法，适用于励磁系统功率单元故障诊断以及电力电子装置故障诊断；运用同步时窗采样技术，获取故障特征量，进而通过对特征量的阈值判断定位故障，不仅大大缩短诊断时间，满足在线诊断的要求，又能实现精确定位。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

本发明的附图说明如下。

图1为励磁系统功率单元主回路电路图。

图2a为第一类故障情况的FFT幅频谱。

图2b为第一类故障情况的FFT幅频谱。

图2c为第一类故障情况的FFT幅频谱。

图2d为第一类故障情况的FFT幅频谱。

图3为故障定位流程图。

图4为功率单元在线故障诊断系统原理框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

实施例1

本实施例提供的同步时窗方法是一种能够保证采样周期与被测信号周期完全同步的方法，能够记录被测信号的准确时域特征。该方法不增加任何硬件，利用励磁系统已有信号实现直流脉动波形的采样与功率单元同步触发信号完全同步。选取三相全控桥的A相同步触发脉冲信号作为每周期A/D采样触发信号，当检测到上升沿时使A/D采样开始工作，为使后续FFT计算准确，快速，每周期采样点数遵守“基2”算法。此后每检测到触发脉冲上升沿则按实 测频率修正一次采样间隔，启动一次A/D采样，以保证采样周期与信号周期的完全同步和整周期采样。在此过程中A相同步触发脉冲信号检测使用冗余技术以保证可靠性。

过零点检测：通过过零点检测技术得到一个用于故障定位的特征值—过零点时刻并将其用于有无故障的判断和故障细分。

本实施例通过递进式的故障诊断方法，运用同步时窗采样技术，首先保证了所采集的信号具有原信号的准确时域特征，再在这样的采样信号下分别对其进行FFT以判断故障大类，通过过零点时刻判断具体故障位置。由于该诊断策略算法简单，易行，使其能够用于励磁系统功率单元在线实时故障诊断。其次由于摒弃了传统方法中使用FFT算得的谐波相位角作为特征值而使用更易于取得，可靠性更高的故障过零点时刻作为特征值，因此大大提高了故障诊断的精确性。

采用递进式故障诊断模型，诊断步骤：有无故障—故障大类判断—故障精确定位。(1)利用过零点出现时刻快速判断有无故障；(2)对故障采样信号进行快速傅里叶变换，得到功率单元输出电压波形的频域特征并用于故障大类判断；(3)利用不同故障大类中，不同晶闸管故障对应不同故障过零点时刻t的规律，将t作为新的故障特征，对采样数据进行故障过零点检测、故障过零点时刻计算：本实施例提供的过零点算法：对原始信号A/D采样后得到的数字信号进行分析，由于无法保证过零点被精确采集，因此，运用式(1)对信号过零点进行检测。

$x\left(i\right)=k+\left|\frac{s\left(k\right)}{s\left(k\right)-s(k+1)}\right|---\left(1\right)$

其中，x(i)为过零点时间序列，s(k)、s(k+1)为正负交叉项，建立故障晶闸管与t对照表并定位故障元件。

图3为故障定位流程图，故障定位是通过判断两个过零点之间的时间差进行有无故障的模式识别；具体如下：正常工作情况下，若α<60°，输出电压波形在时间轴上方，均取正值，只有当故障发生时，由于感性负载的储能作用使得波形出现负值，所以在这种情况下，一旦出现波形负值(或过零点)则意味着故障的发生；而在α≥60°时，正常波形会有一部分出现在负半轴，相邻过零点之间至多相差T/6，而故障时，故障过零点与其后一个过零点的时间差始终大于T/6，以此判断故障的发生与否。

本实施例通过对励磁系统功率单元主回路的工作原理进行分析，将其主要故障分为4大类，22小类；具体如下所示的故障种类表。

故障种类表

其中，VT1表示第1晶闸管；VT2表示第2晶闸管；VT3表示第3晶闸管；VT4表示第4晶闸管；VT5表示第5晶闸管；VT6表示第6晶闸管。

第1类为无故障；第2类为仅一个晶闸管发生故障,有VT1，...，VT6，6类；第3类为同一桥臂两个晶闸管同时发生故障，有VT1、VT4，VT2、VT5，VT3、VT6，3类；第4类为同一半桥两个晶闸管同时发生故障，有VT1、VT3，VT1、VT5，VT3、VT5，VT2、VT4，VT2、VT6，VT4、VT6，6类；第5类为不同半桥相交错两个晶闸管同时发生故障，VT1、VT2，VT2、VT3，VT3、VT4，VT4、VT5，VT5、VT6，VT1、VT6，6类。

(2)建立励磁系统功率单元主回路模型，利用输出电压数据波形作为故障诊断依据。利用递进式的故障诊断方式对故障进行定位：首先判断有无故障；进而判断故障大类；最后进行故障的精确定位。

(3)通过同步时窗采样技术，在确保采样周期与实际信号周期同步的前提下，对信号波形过零点出现的时刻进行识别并记录。

(4)本实施例所述的触发角α是一个控制晶闸管导通时间的物理量，正常工作情况下，若α<60°，输出电压波形在时间轴上方，均取正值，只有当故障发生时，由于感性负载的储能作用使得波形出现负值，所以在这种情况下，一旦出现波形负值(或过零点)则意味着故障的发生；而在α≥60°时，正常波形会有一部分出现在负半轴，相邻过零点之间至多相差T/6，而故障时，故障过零点与其后一个过零点的时间差始终大于T/6，以此判断故障的发生与否)α＜60°，出现波形过零点就意味着发生故障；而α≥60°时，判断两个相邻过零点之间的时间差Δt，若Δt＞T/6，则意味着发生故障。

(5)在功率单元主回路发生故障的情况下，记录下第2个故障周期及其后2个周期，即记录第2,3,4个周期，共三个周期的波形。用采集到的3个故障周期波形进行快速傅里叶变 换(FFT)，用变换后得到的1,2,3次谐波成分情况进行故障大类判断。总结4种故障情况下的FFT幅频谱如图2，通过表1中三种频率成分间的关系判断故障大类。

(6)在判断出的故障大类下进行故障定位需要通过将采集到的3个故障周期内第1个故障过零点时刻t与表2作比较以判断在每一种故障大类下的具体故障位置。

表1故障大类判别表(将基波50Hz幅值归为1)

表中，将基波50Hz幅值归算为1，其余谐波幅值也会按比例发生变化，第2类故障中，100Hz频率成分幅值为6500表示在这种故障类型下，100Hz成分远大于其余两个频率成分。

表2故障定位表

表中，以VT1触发信号消失故障(即VT1故障)为例，对于故障过零点时刻t的进行如下说明：

当VT1触发信号消失，则VT1无法导通，导致正常情况下整流输出波形中的Uab，Uac段消失，并在该处呈现故障特征。根据三相全控桥工作原理，在Uab段前，应为Ucb段，即VT5，VT6导通，在VT1未导通的情况下，VT5并不会因受到反向电压而被迫关断，而是会继续导通，延续Ucb段，直至电压降为0。此时由于负载的电感储能特性，而使得输出端呈现负电压，此时过零点显现，并与触发角α无关。

若令周期起始点为时间0点，则其中，β为自然换相角，f为系统实测频率。在一个自然换相角为30°，频率50Hz的系统中，t＝0.005。

实施例2

本实施例还提供了一种基于同步时窗的励磁系统功率单元在线故障诊断系统，包括原信号采集单元、预处理单元、过零点检测单元、故障判断单元和故障位置判断单元；

所述原信号采集单元，用于采集励磁系统功率单元的工作原信号；

所述预处理单元，用于对原信号进行预处理；

所述过零点检测单元，用于对原信号进行过零点检测；

所述故障判断单元，用于根据过零点特征判断励磁系统功率单元的故障类型并对故障信号进行FFT处理；

所述故障位置判断单元，用于根据故障类型和过零点检测判断故障位置。

所述过零点检测单元中的过零点检测是按照以下公式来识别采样所得原信号的相邻正负交叉项进行计算的：

$x\left(i\right)=k+\left|\frac{s\left(k\right)}{s\left(k\right)-s(k+1)}\right|$

其中，k表示第k个时间；x(i)为过零点时间序列，s(k)、s(k+1)为正负交叉项；

所述过零点检测具体步骤如下：

S41：获取原信号的波形过零点出现的时刻的触发角α；

S42：判断触发角α是否大于或等于60°，如果否，则返回步骤S41继续获取下时刻的过零点出现的时刻的触发角α；如果否，则确定有故障发生并输出故障信号；如果是，则S43-S44；

S43：如果是，则获取两个相邻过零点之间的时间差Δt；

S44：判断时间差Δt是否大于T/6，如果是，则确定有故障发生并输出故障信号；

S45：如果否，则返回步骤S41。

所述故障判断单元中的故障类型按照以下步骤来确定：

S51：建立励磁系统功率单元故障类型表；所述故障类型表包括故障大类判别表和故障定位表；

S52：获取功率单元主回路发生故障时的相邻三个故障周期的电压波形；

S53：对故障周期的电压波形进行快速傅里叶变换FFT得到故障信号的幅频特性；

S54：根据基波频率成分、二次谐波频率成分和三次谐波频率成分在故障大类判别表获取 对应的故障大类；

S55：获取采集到的相邻三个故障周期内第一个故障过零点时刻t；

S56：在故障定位表中查询与第一个故障过零点时刻t对应的故障大类下的具体故障位置。

所述故障大类判别表设置有第一大类、第二大类、第三大类、第四大类；以及与各大类对应的基波频率成分、二次谐波频率成分和三次谐波频率成分；即第一频率、第二频率和第三频率；

所述故障定位表设置有第一大类、第二大类、第三大类、第四大类；以及与各大类对应的故障过零点时刻t。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：采集励磁系统功率单元的工作原信号；

S2：对原信号进行预处理；

S3：对原信号进行过零点检测；

S4：根据过零点特征判断是否有故障，如果无，则返回继续采集原信号；

S5：如果有，则对故障信号进行FFT处理并判断故障信号的故障类型；

S6：根据故障类型和过零点检测判断故障位置。

2.如权利要求1所述的基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断方法，其特征在于：所述采集原信号通过同步时窗采样来实现，所述采集过程的采样周期与实际信号周期同步。

3.如权利要求1所述的基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断方法，其特征在于：所述过零点检测是按照以下公式来识别采样所得原信号的相邻正负交叉项进行计算的：

其中，k表示第k个时间；x(i)为过零点时间序列，s(k)、s(k+1)为正负交叉项。

4.如权利要求1所述的基于同步时窗的励磁系统功率单元在线故障诊断方法，其特征在于：所述过零点检测具体步骤如下：

S41：获取原信号的波形过零点出现的时刻的触发角α；

S42：判断触发角α是否大于或等于60°，如果否，则确定有故障发生并输出故障信号；

S43：如果是，则获取两个相邻过零点之间的时间差Δt；

S44：判断时间差Δt是否大于T/6，如果是，则确定有故障发生并输出故障信号；

S45：如果否，则返回步骤S41。

5.如权利要求1所述的基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断方法，其特征在于：所述故障类型按照以下步骤来确定：

S51：建立励磁系统功率单元故障类型表；所述故障类型表包括故障大类判别表和故障定位表；

S52：获取功率单元主回路发生故障时的连续三个故障周期的输出电压波形；

S53：对故障周期的电压波形进行快速傅里叶变换FFT得到故障信号的幅频特性；

S54：根据基波频率成分、二次谐波频率成分和三次谐波频率成分在故障大类判别表获取 对应的故障大类；

S55：获取采集到的连续三个故障周期内第一个故障过零点时刻t；

S56：在故障定位表中查询与第一个故障过零点时刻t对应的故障大类下的具体故障位置。

6.如权利要求5所述的基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断方法，其特征在于：所述故障大类判别表设置有第一大类、第二大类、第三大类和第四大类；以及与各大类对应的基波频率成分、二次谐波频率成分和三次谐波频率成分；

所述故障定位表设置有第一大类、第二大类、第三大类和第四大类；以及与各大类对应的故障过零点时刻t。

7.基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断系统，其特征在于：包括原信号采集单元、预处理单元、过零点检测单元、故障判断单元和故障位置判断单元；

所述原信号采集单元，用于采集励磁系统功率单元的工作原信号；

所述预处理单元，用于对原信号进行预处理；

所述过零点检测单元，用于对原信号进行过零点检测；

所述故障判断单元，用于根据过零点特征判断励磁系统功率单元的故障类型并对故障信号进行FFT处理；

所述故障位置判断单元，用于根据故障类型和过零点检测判断故障位置。

8.如权利要求7所述的基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断系统，其特征在于：所述过零点检测单元中的过零点检测是按照以下公式来识别采样所得原信号的相邻正负交叉项进行计算的：

其中，k表示第k个时间；x(i)为过零点时间序列，s(k)、s(k+1)为正负交叉项；

所述过零点检测具体步骤如下：

S41：获取原信号的波形过零点出现的时刻的触发角α；

S42：判断触发角α是否大于或等于60°，如果否，则确定有故障发生并输出故障信号；

S43：如果是，则获取两个相邻过零点之间的时间差Δt；

S44：判断时间差Δt是否大于T/6，如果是，则确定有故障发生并输出故障信号；

S45：如果否，则返回步骤S41。

9.如权利要求7所述的基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断系统，其特征在于：所述故障判断单元中的故障类型按照以下步骤来确定：

S51：建立励磁系统功率单元故障类型表；所述故障类型表包括故障大类判别表和故障定位表；

S52：获取功率单元主回路发生故障时的相邻三个故障周期的电压波形；

S53：对故障周期的电压波形进行快速傅里叶变换FFT得到故障信号的幅频特性；

S54：根据基波频率成分、二次谐波频率成分和三次谐波频率成分在故障大类判别表获取对应的故障大类；

S55：获取采集到的相邻三个故障周期内第一个故障过零点时刻t；

S56：在故障定位表中查询与第一个故障过零点时刻t对应的故障大类下的具体故障位置。

10.如权利要求9所述的基于同步时窗的励磁功率单元在线故障诊断系统，其特征在于：所述故障大类判别表设置有第一大类、第二大类、第三大类和第四大类；以及与各大类对应的基波频率成分、二次谐波频率成分和三次谐波频率成分；

所述故障定位表设置有第一大类、第二大类、第三大类和第四大类；以及与各大类对应的故障过零点时刻t。