電力電子系統故障診斷方法淺析
點擊次數：1574 更新時間：2012-07-09
電力電子電路的實際運行表明，大多數故障表現為功率開關器件的損壞，其中以功率開關器件的開路和直通zui為常見。電力電子電路故障診斷與一般的模擬電路、數字電路的故障診斷存在較大差別，由于電力電子器件過載能力小，損壞速度快，其故障信息僅存在于發生故障到停電之前數十毫秒之內，因此，需要實時監視、在線診斷;另外電力電子電路的功率已達數千千瓦，模擬電路、數字電路診斷中采用的改變輸入看輸出的方法不再適用，只能以輸出波形來診斷電力電子電路是否有故障及有何種故障。
故障診斷的關鍵是提取故障的特征。故障特征是指反映故障征兆的信號經過加工處理后所得的反映設備與系統的故障種類、部位與程度的綜合量。故障診斷方法按提取特征的方法的區別，可分為譜分析方法、基于動態系統數學模型的方法、采用模式識別的方法、基于神經網絡的方法、專家系統的方法、小波變換的方法和利用遺傳算法等。這些方法將在下文具體介紹。
一、故障診斷中的譜分析方法
在故障診斷中比較常用的信號處理方法是譜分析。常用傅里葉譜、沃爾什譜，另外還有濾波、相關分析等。譜分析的目的：信號中包含噪聲，為了提取特征;故障信號的時域波形不能清楚地反映故障的特征。而電力電子電路中包含故障信息的關鍵點信號通常具有周期性，因此可以用傅里葉變換將時域中的故障波形變換到頻域，以突出故障特征，實現故障診斷。
傅里葉變換是將某一周期函數分解成各種頻率的正弦分量，類似地，沃爾什變換是將某一函數分解成一組沃爾什函數分量。自適應濾波是一種數字信號的處理統計方法，它不需要知道信號一二階的先驗統計知識，直接利用觀測資料，通過運算改變濾波器的某些參數，而使自適應濾波器的輸出能自動跟蹤信號特性的變化。在電力電子系統故障診斷中，可以用自適應處理來實現噪聲抵消，譜線增強等功能，從噪聲背景下提取故障特征，從而實現準確的診斷。
二、參數模型與故障診斷
如果系統的數學模型是已知的，就可以通過測量，估計系統的狀態和參數，確定狀態變量和系統參量是否變化。采用基于系統數學模型的故障診斷方法，可以從較少的測量點去估計系統的多個狀態量或系統參數，從而實現故障診斷。
進一步又可以分為檢測濾波器方法、狀態估計法和參數辨識方法三種。
1、檢測濾波器方法
它將部件、執行機構和傳感器的故障的輸出方向分別固定在特定的方向或平面上。
2、狀態估計法
通過監測系統的狀態變化，也能反映由系統參數變化引起的故障，并對故障進行診斷。與一般的狀態估計不同，在進行故障診斷時，并不是去估計未知的狀態信息，而是借助觀測器或卡爾曼濾波器去重構系統的輸出，以便取得系統輸出的估計值。這個估計值與實際輸出值之差就叫量測殘差。殘差中含有大量的系統內部變化的信息，因此可以作為故障診斷的依據。狀態估計法的優點是在線計算量小，診斷速度快。
3、參數辨識方法
實時辨識出系統模型的參數，與正常時模型的參數比較，確定故障。常用的有zui小二乘法。
