CN108919120A - 一种能源互联网功率变换器故障诊断方法 - Google Patents

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陈昊
王星
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Abstract

本发明涉及一种能源互联网功率变换器故障诊断方法，利用电流传感器检测早期故障的电流信号，主要解决电流信号采集、噪声抑制、故障特征量提取以及故障识别等问题。小波分析是采用Morlet小波作为小波基对滤波后的电流信号进行多尺度分解，并对各尺度下的小波变换系数求其谱值，求得小波谱的和在时间方向上的均值即为时间平均小波谱值，最后求得时间平均小波谱的谱线与尺度坐标轴所围的特征面积，在将该特征面积值归一化后与正常时的该值进行对比分析，实施故障判断。本发明利用了小波变换多尺度的特点，从小波变换系数图像中可提取奇异点，从而不仅可判定是否发生短路故障，还可确定故障发生时刻，为故障治理提供依据。

Description

一种能源互联网功率变换器故障诊断方法
技术领域
本发明涉及开关磁阻电机功率变换器技术领域，具体涉及一种能源互联网功率变换器故障诊断方法。
背景技术
开关磁阻电机以其结构简单、坚固，制造工艺简单，成本低，高效节能，并且能适用于各种恶劣、高温甚至强振动环境而得到了广泛的应用。与开关磁电机配套使用的功率变换器是故障频发的环节，开关管的直通短路是功率变换器故障中较为常见的故障类型。功率变换器开关管短路故障会使开关磁阻电机驱动系统运行特性变差，带来较大的转矩波动和噪声污染。在一些高精度要求的领域，一旦发生故障并不能得到及时的诊断，可能会造成财产损失更有甚者会造成人身危险，影响十分恶劣的。所以，对功率变换器开关管的运行状况进行监测，对其短路故障下相关信号诊断的研究在降低故障率、提高系统安全运行等方面具有很重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能源互联网功率变换器故障诊断方法，故障诊断方法简单，实用性强，故障诊断较为可靠且效果明显，对于功率变换器故障的早期检测具有重要意义。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种能源互联网功率变换器故障诊断方法，包括以下步骤：
(1)检测功率变换器的相电流的瞬时值，并对该瞬时值进行FIR过滤，得到滤波后的电流信号；
(2)对滤波后的电流信号进行小波变换，得到小波变换系数矩阵及模值矩阵；
(3)根据小波变换系数模值矩阵，求取时间方向上其谱值的均值；
(4)做出时间平均小波谱与尺度的关系图，求取关系图中前三个峰值时间的平均小波谱的谱线与尺度坐标轴所围的面积为特征面积；
(5)对于所求的特征面积，以同种运行条件下开关磁阻电机系统正常运行时时间平均小波谱的谱线与尺度坐标轴所围的总面积为基准值，进行归一化处理，得到故障特征量；
(6)将故障特征量与正常时该特征量进行对比分析，判断是否发生短路故障；
(7)根据小波变换系数模值图像，找出奇异点，确定故障发生时刻。
进一步的，步骤(1)中，通过开关磁阻电机功率变换器上各相的电流传感器来检测相电流的瞬时值。
进一步的，对滤波后的电流信号，选择Morlet小波作为小波基对该电流信号进行多尺度小波变换。
由上述技术方案可知，本发明所述的能源互联网功率变换器故障诊断方法，可对开关磁阻电机功率变换器不同转矩下整个转速范围内的相电流进行检测，通过检测电流的故障特征量与正常状态下该值比较可确定该相功率变换器是否发生短路故障。该故障诊断方法简单，实用性强，故障诊断较为可靠且效果明显，对于功率变换器故障的早期检测具有重要意义。
附图说明
图1是本发明开关磁阻电机功率变换器结构图；
图2是本发明的开关磁阻电机故障前后电流波形图；
图3是本发明的故障诊断方案的步骤流程图；
图4是本发明的开关磁阻电机故障前后时间平均小波谱尺度分布对比图；
图5是本发明开关磁阻电机转矩0.2N﹒m时正常和故障时不同转速下的故障特征量；
图6是本发明小波变换系数模值图像。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明：
如图1所示，本发明以开关磁阻电机四相不对称半桥型功率变换器为例，因四相不对称半桥型功率变换器各相独立性强，现以功率变换器中的A相为例，VT1为A相上导通管，VT2为A相的下斩波管。以下斩波管VT2短路为例说明本发明的实施过程。
如图2是四相不对称半桥型开关磁阻电机功率变换器正常和下斩波管短路时的A相电流波形图。从图中可以看出，当发生下斩波管短路时，A相电流幅值增大，续流时间延长，电流波形发生严重畸变。
如图3所示，为本发明故障诊断方案的步骤流程图，从图中可以看出，一种基于时间平均小波谱的电机功率变换器故障诊断方法包含以下步骤：
(1)通过开关磁阻电机功率变换器上各相的电流传感器来检测相电流的瞬时值i(t)，并对其进行FIR滤波，得到滤波后的电流信号i'(t)；
(2)对滤波后的电流信号i'(t)，选择Morlet小波作为小波基对i'(t)进行多尺度小波变换。因Morlet为非正交小波，既可以做连续小波变换也可以做离散小波变换，而连续小波变换CWT更适合于信号特征的提取。对i'(t)进行小波变换后得到小波变换系数矩阵WT(ak)及其模值矩阵|WT(ak)|；
(3)对小波变换系数模值矩阵|WT(ak)|求取在时间方向上其谱值的均值其中N为信号长度；
(4)如图4所示，为本发明四相不对称半桥型开关磁阻电机故障前后时间平均小波谱尺度分布对比图，图中正常和故障时的均是前三个峰值最为明显，定义尺度区间[3，a3+3]之间时间平均小波谱的谱线与尺度坐标轴所围的面积为特征面积：
其中a3为第三个时间平均小波谱尺度分布对比图中的第三个峰值所对应的尺度；
(5)对于所求的特征面积S，以同种运行条件下开关磁阻电机系统正常运行时时间平均小波谱的谱线与尺度坐标轴所围的总面积Szc为基准值，进行归一化处理，得到故障特征量β；
(6)如图5所示，为当负载转矩0.2N﹒m时正常和故障时不同转速下的故障特征量将故障特征量β与正常时该特征量βzc进行对比分析，由图中可看出，电机正常运行时该故障特征量的值约为0.14，当发生下开关管短路时，该特征量增大为0.27左右，以此可判断该电机系统中发生功率变换器下开关管短路故障。根据小波变换系数模值图，找出奇异点，确定故障发生时刻。
本发所述的能源互联网功率变换器故障诊断方法，主要是利用了小波变换多尺度的特点，从小波变换系数图像中可提取奇异点，从而不仅可判定是否发生短路故障，还可确定故障发生时刻，为故障治理提供依据。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (3)

1.一种能源互联网功率变换器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）检测功率变换器的相电流的瞬时值，并对该瞬时值进行FIR过滤，得到滤波后的电流信号；
（2）对滤波后的电流信号进行小波变换，得到小波变换系数矩阵及模值矩阵；
（3）根据小波变换系数模值矩阵，求取时间方向上其谱值的均值；
（4）做出时间平均小波谱与尺度的关系图，求取关系图中前三个峰值时间的平均小波谱的谱线与尺度坐标轴所围的面积为特征面积；
（5）对于所求的特征面积，以同种运行条件下开关磁阻电机系统正常运行时时间平均小波谱的谱线与尺度坐标轴所围的总面积为基准值，进行归一化处理，得到故障特征量；
（6）将故障特征量与正常时该特征量进行对比分析，判断是否发生短路故障；
（7）根据小波变换系数模值图像，找出奇异点，确定故障发生时刻。
2.根据权利要求1所述的能源互联网功率变换器故障诊断方法，其特征在于：步骤（1）中，通过开关磁阻电机功率变换器上各相的电流传感器来检测相电流的瞬时值。
3.根据权利要求1所述的能源互联网功率变换器故障诊断方法，其特征在于：对滤波后的电流信号，选择Morlet小波作为小波基对该电流信号进行多尺度小波变换。
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