CN110197012B - 考虑牵引传动系统故障影响的支撑电容寿命评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种考虑牵引传动系统故障影响的支撑电容寿命评估方法，具体为：分别建立整流器和逆变器中IGBT和二极管发生故障的四种功率模块故障模型，收集支撑电容的电参数离散数据；引入牛顿冷却定律建立电容热点温度的优化模型，获得电容的时间‑温度变化趋势规律；建立衡量系统故障对电容器寿命影响的解决方案；将故障参数折算到寿命的损失率，建立优化的牵引传动系统支撑电容寿命评估模型；本发明考虑牵引传动系统故障影响，从而更合理的评估支撑电容的可靠性和寿命。

Description

考虑牵引传动系统故障影响的支撑电容寿命评估方法
技术领域
本发明属于电力电子器件的可靠性技术领域，涉及到电力牵引交流传动系统的故障采集模型，故障对支撑电容电参数的影响，以及支撑电容寿命的优化评估方法，具体涉及一种考虑牵引传动系统故障影响的支撑电容寿命评估方法。
背景技术
研究牵引传动系统中高压和高电容直流环节电容器的可靠性具有重要意义。对现在的电容器寿命模型进行分析是估算电容器可靠性的有效方法。王怀，F.Blaabjerg分析了适用于支撑电容寿命评估的数学模型，并给出了支撑电容的失效判定。王浩然，P.Davari等人提出了一种考虑到频率和电网电压不平衡影响的电容器寿命估算方法，并通过基于自然增长影响模型的任务剖面建立了电容的长期累积损耗模型。然而，现有的电容寿命模型没有讨论系统发生故障时对电容的短时间冲击影响，而功率模块故障是电力电子设备中最常见的故障之一。
发明内容
为完善和解决直流环节支撑电容的寿命预测问题，更合理的评估支撑电容的可靠性和寿命，本发明提供一种考虑牵引传动系统故障影响的支撑电容寿命评估方法。
本发明的具体步骤为：
步骤一：分别建立整流器和逆变器中IGBT和二极管发生故障的四种功率模块故障模型，收集支撑电容的电参数离散数据，包括电流均方根值Irms和电压Vcap，从而将故障发生的影响进一步量化。
步骤二：引入牛顿冷却定律建立电容热点温度的优化模型：
Figure BDA0002057568210000011
式中Th，Tc分别表示实际的电容热点温度和壳体温度，T2，T1表示散热过程中两个测试时间点t2和t1时刻的电容壳体温度，Tm表示最终电容的冷却温度，tr表示t2和t1的时间间隔。
收集T2、T1以及Tm的大量数据，获得电容的时间-温度变化趋势规律。
步骤三：对电流均方根值Irms离散点数据进行离散傅里叶DFT分析，拟合厂家给出的等效电阻ESR随温度和频率的变化规律，同时代入实际的环境温度变化曲线Ta，热阻Rha；进一步将步骤2得到的时间-温度变化趋势规律代入到电容热点温度的方程中，从而得到在系统发生四种故障时的电容热点温度与电容正常温度相比的突变程度。
步骤四：将故障参数折算到寿命的损失率，建立优化的牵引传动系统支撑电容寿命评估模型：
Figure BDA0002057568210000021
式中，其中L′表示支撑电容优化的寿命值，L0表示额定寿命，V和V0表示实际电容器电压和额定电容器电压，T0和Th分别表示额定温度和正常时的实际热点温度，n和p分别代表两个经验系数；Loss表示故障的总体量化后的损失率，其计算式为：
Figure BDA0002057568210000022
式中m1～m4分别表示四个故障的统计数量，a，b，c,d分别表示四个故障折算的寿命损失率，其具体的取值根据步骤3的突变程度求出，Th'表示故障时的热点温度。
进一步的，在上述公式中经验系数n和p的取值为：在电解电容中n取3～5，p取10；在薄膜电容中n取8～12，p取10。
在步骤四中，为了衡量系统故障对电容器寿命影响，将不同时段的实际寿命的期望值取倒数，并进行求和得到寿命损失曲线和系统一次运行的寿命损失值，进一步对比其系统故障发生时段的寿命损失值相比原有的运行状态的寿命损失值，可以得到不同故障对应的寿命损失率：
故障1折算的寿命的损失率为8.39×10-5；
故障2折算的寿命的损失率为6.65×10-5；
故障3折算的寿命的损失率为5.27×10-7；
故障4折算的寿命的损失率为7.75×10-4。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
一、本发明考虑到牵引传动系统最常见的功率模块故障对于牵引传动的影响，优化现有的支撑电容寿命评估方法，使其评估结果更精确，更合理。
二、本发明通过实际测试，引入牛顿冷却定律建立直流环节支撑电容的散热优化模型来分析其热点温度，充分考虑了故障冲击对于支撑电容温度的暂态影响。
三、将故障参数折算到寿命的损失率，量化故障发生对于支撑电容影响的性能指标，相比现有的寿命评估方法，能够更合理的评估支撑电容的可靠性和寿命，为厂家的生产和工程的实际运用中提供一定的技术指导。
附图说明
图1为本发明衡量故障对电容器寿命影响解决方案的流程示意图；
图2为整流器和逆变器中IGBT和二极管发生故障的四种功率模块故障模型；
图3为功率模块故障对于电容电参数的冲击波形图；
图4为基于牛顿冷却定律支撑电容的温度变化规律图；
图5为支撑电容在故障状态下热点温度的变化规律图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明进行详细说明。
本发明基于故障设置的支撑电容的电参数采集模型设定编程环境为MATLAB/Simulink，编程语言为MATLAB/Simulink自身的C语言，基于故障模型分析的支撑电容寿命评估算法的编程环境为PYTHON，编程语言为PYTHON语言。
实施例以高速铁路中CRH3系列两电平动车组牵引传动系统的支撑电容为例，针对CRH3动车组直流环节支撑电容器的电参数变化，分别建立该车型的整流器和逆变器中IGBT(绝缘栅双极型晶体管)和二极管发生故障的四种功率模块故障模型，并收集支撑电容的电压和电流纹波信号。通过实际测试，引入牛顿冷却定律建立直流环节支撑的散热模型来分析热点温度。进一步根据支撑电容的寿命模型将故障参数折算到寿命的损失率，在牵引传动系统中优化现有的寿命模型，从而更合理的评估支撑电容的可靠性和寿命。
具体步骤如下：
步骤一：分别建立整流器和逆变器中IGBT和二极管发生故障的四种功率模块故障模型，其主要参数如表1所示，主电路示意图如图2所示。
表1
Figure BDA0002057568210000031
其直流环节中支撑电容的电参数采集结果如图3所示，其中可以发现故障1，故障2和故障4对于系统电容的工作电压和电流的冲击非常巨大，其影响不可以忽略，所以需要将该影响进一步量化；收集支撑电容的电参数离散数据，包括电流均方根值Irms和电压Vcap，从而将故障发生的影响进一步量化。
步骤二：引入牛顿冷却定律建立直流环节支撑的散热模型来分析系统故障发生时的热点温度。
支撑电容的热点温度可以表示为：
Figure BDA0002057568210000041
其中ESR(fi)和Irms(fi)代表ESR和频率fi处纹波电流的均方根(RMS)值。Ta和Rha是环境温度和等效热阻。
现有的支撑电容热点温度模型只能衡量每个时刻的热点温度，而不能衡量在长期运用中热点温度的变化。根据步骤1所述的结果表明故障的发生十分短暂的，其热点温度不可能在短时间完成升降，需要一定的时间完成温升和散热。而且热点温度不仅受到瞬时作用的影响，而且它还受到一定时间内温度变化的影响。牛顿冷却定律是解决器件温度变化规律的一种合适途径，在此基础上，在公式(1)基础上建立电容热点温度的优化模型：
Figure BDA0002057568210000042
式中Th，Tc分别表示实际的电容热点温度和壳体温度，T2，T1表示散热过程中t2和t1时刻的电容壳体温度，Tm表示最终电容的冷却温度，tr表示t2和t1的时间间隔。
电容器在某一时刻的温度不仅受瞬间的影响，而且还受前一时期的影响，通过对测试电容器冷却过程进行多次红外成像测量，收集T2、T1以及Tm的大量数据，获得电容的时间-温度变化趋势规律，如图4所示。该图表明，电容器在某一时刻的温度不仅受瞬间的影响，而且还受前一时期的影响。所以在本发明中通过不同时间的影响权重来优化系统故障发生时的电容器热点温度。
步骤三：建立衡量系统故障对电容器寿命影响的解决方案，流程示意图如图1所示。对电流均方根值Irms离散点数据进行离散傅里叶DFT分析，拟合厂家给出的等效电阻ESR随温度和频率的变化规律，同时代入实际的环境温度变化曲线Ta，热阻Rha；进一步将步骤2得到的时间-温度变化趋势规律代入到电容热点温度的方程中，从而得到在系统发生四种故障时的电容热点温度与电容正常温度相比的突变程度，如图5所示；
步骤四：根据支撑电容的寿命模型将故障参数折算到寿命的损失率，建立优化的牵引传动系统支撑评估模型。
现有支撑电容的寿命模型可以表示为：
Figure BDA0002057568210000043
其中L和L0表示实际寿命和额定寿命，V和V0表示实际电容器电压和额定电容器电压，T0和Th分别表示额定温度和实际热点温度，n和p分别代表两个经验系数，在电解电容中n取3～5，p取10，在薄膜电容中n取8～12，p取10。
根据步骤2和步骤3的结果，在公式(3)基础上建立优化的牵引传动系统支撑电容寿命评估模型：
Figure BDA0002057568210000051
式中，其中L′表示支撑电容优化的寿命值，L0表示额定寿命，V和V0表示实际电容器电压和额定电容器电压，T0和Th分别表示额定温度和正常时的实际热点温度；Loss表示故障的总体量化后的损失率，其计算式为：
Figure BDA0002057568210000052
式中m1～m4分别表示四个故障的统计数量，a，b，c,d分别表示四个故障折算的寿命损失率，其具体的取值根据步骤3的突变程度求出，Th'表示故障时的热点温度。
为了衡量系统故障对电容器寿命影响，将不同时段的实际寿命的期望值取倒数，并进行求和得到寿命损失曲线和系统一次运行的寿命损失值，进一步对比其系统故障发生时段的寿命损失值相比原有的运行状态的寿命损失值，可以得到不同故障对应的寿命损失率：
故障1折算的寿命的损失率为8.39×10-5；
故障2折算的寿命的损失率为6.65×10-5；
故障3折算的寿命的损失率为5.27×10-7；
故障4折算的寿命的损失率为7.75×10-4。
最后根据在实际运行过程中，对故障的统计数量，从而实现对支撑电容寿命定量的较为综合的寿命评估。

Claims (4)

1.一种考虑牵引传动系统故障影响的支撑电容寿命评估方法，其特征在于，具体步骤包括：
步骤一：分别建立整流器和逆变器中IGBT和二极管发生故障的四种功率模块故障模型，收集支撑电容的电参数离散数据，包括电流均方根值Irms和电压Vcap，从而将故障发生的影响进一步量化；
步骤二：引入牛顿冷却定律建立电容热点温度的优化模型：
Figure FDA0003637794620000011
式中Th，Tc分别表示实际的电容热点温度和壳体温度，T0表示额定温度，T2，T1表示散热过程中两个测试时间点t2和t1时刻的电容壳体温度，Tm表示最终电容的冷却温度，tr表示t2和t1的时间间隔；
收集T2、T1以及Tm的大量数据，获得电容的时间-温度变化趋势规律；
步骤三：对电流均方根值Irms离散点数据进行离散傅里叶DFT分析，拟合厂家给出的等效电阻ESR随温度和频率的变化规律，同时代入实际的环境温度变化曲线Ta，热阻Rha；进一步将步骤2得到的时间-温度变化趋势规律代入到电容热点温度的方程中，从而得到在系统发生四种故障时的电容热点温度与电容正常温度相比的突变程度；
步骤四：将故障参数折算到寿命的损失率，建立优化的牵引传动系统支撑电容寿命评估模型：
Figure FDA0003637794620000012
式中，其中L′表示支撑电容优化的寿命值，L0表示额定寿命，V和V0表示实际电容器电压和额定电容器电压，T0和Th分别表示额定温度和正常时的实际热点温度，n和p分别代表两个经验系数；Loss表示故障的总体量化后的损失率，其计算式为：
Figure FDA0003637794620000013
式中m1～m4分别表示四个故障的统计数量，a，b，c,d分别表示四个故障折算的寿命损失率，其具体的取值根据步骤3的突变程度求出，Th'表示故障时的热点温度。
2.根据权利要求1所述的一种考虑牵引传动系统故障影响的支撑电容寿命评估方法，其特征在于，所述经验系数n和p的取值为：在电解电容中n取3～5，p取10；在薄膜电容中n取8～12，p取10。
3.根据权利要求1所述的一种考虑牵引传动系统故障影响的支撑电容寿命评估方法，其特征在于，所述步骤四中，为了衡量系统故障对电容器寿命影响，将不同时段的实际寿命的期望值取倒数，并进行求和得到寿命损失曲线和系统一次运行的寿命损失值，进一步对比其系统故障发生时段的寿命损失值相比原有的运行状态的寿命损失值，可以得到不同故障对应的寿命损失率：
故障1折算的寿命的损失率为8.39×10-5；
故障2折算的寿命的损失率为6.65×10-5；
故障3折算的寿命的损失率为5.27×10-7；
故障4折算的寿命的损失率为7.75×10-4。
4.根据权利要求1所述的一种考虑牵引传动系统故障影响的支撑电容寿命评估方法，其特征在于，所述支撑电容的电参数采集模型设定编程环境为MATLAB/Simulink，编程语言为MATLAB/Simulink自身的C语言。
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