電力電子電路軟故障診斷對(duì)比范文

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隨著功率半導(dǎo)體工藝水平的進(jìn)步和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，促使各種高性能的電力電子產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，應(yīng)用領(lǐng)域涉及家用電器、電力系統(tǒng)、交通運(yùn)輸、通信設(shè)備、航空航天等各個(gè)部門(mén)。電力電子裝置通常作為電源或電機(jī)驅(qū)動(dòng)器，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的可靠性有著極其重大的影響，因此在電力電子裝置中應(yīng)用故障診斷技術(shù)，有著重大的軍事和經(jīng)濟(jì)意義。電力電子電路故障從嚴(yán)重程度上劃分，可分為硬故障和軟故障。硬故障是指故障元器件的參數(shù)值突然發(fā)生大的變化，往往會(huì)導(dǎo)致電路功能的完全喪失，主要包括開(kāi)路和短路情況；而軟故障是指元器件的參數(shù)值偏移到了該元器件容差范圍之外，此時(shí)元器件的功能通常并沒(méi)有完全喪失，而僅僅引起功能的變化。現(xiàn)有的電力電子電路故障診斷方法根據(jù)診斷側(cè)重點(diǎn)不同可分為：基于數(shù)學(xué)模型的方法、基于信號(hào)處理的方法和基于知識(shí)的方法。這些故障診斷方法往往是在故障發(fā)生后進(jìn)行診斷，主要針對(duì)硬故障。但為了方便工作人員事先發(fā)現(xiàn)并維修將要發(fā)生故障的器件，提前避免更大的損失，研究電力電子電路的早期軟故障診斷意義更大。為此，開(kāi)展了電力電子電路軟故障診斷的研究。由于電力電子電路具有非線性、復(fù)雜性和強(qiáng)干擾性，許多電力電子電路的建模過(guò)程非常復(fù)雜，基于數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法要得到比較準(zhǔn)確的在線參數(shù)或狀態(tài)估計(jì)是非常困難的。又因電路發(fā)生軟故障時(shí)故障特征往往變化很微弱，通過(guò)對(duì)可測(cè)信號(hào)進(jìn)行直接分析，很難發(fā)現(xiàn)有效的故障信息，基于信號(hào)處理的故障診斷方法難以準(zhǔn)確的檢測(cè)出故障。

因此，針對(duì)電力電子電路的軟故障診斷，基于知識(shí)的診斷方法應(yīng)用最為廣泛。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（backpropagationneuralnetwork，BPNN）以其強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)、自組織、并行處理能力和良好的容錯(cuò)能力，避免了冗余實(shí)時(shí)建模的需求，已成為基于知識(shí)的故障診斷方法中的典型應(yīng)用；支持向量機(jī)（supportvectormachine，SVM）模型具有支持向量個(gè)數(shù)少、泛化能力強(qiáng)、能夠產(chǎn)生較為復(fù)雜的分界面，在特征多、類(lèi)別結(jié)構(gòu)復(fù)雜時(shí)仍有較高的分類(lèi)精度等優(yōu)點(diǎn)，亦成為基于知識(shí)的診斷算法中的研究熱點(diǎn)。首先通過(guò)故障模式影響分析，得出電力電子電路中風(fēng)險(xiǎn)性最高的元器件，針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)性最高的電解電容、功率MOSFET、電感與二極管，給出能夠表征各元器件故障嚴(yán)重程度的特征參數(shù)。其次介紹了BPNN算法和SVM算法。基于BPNN結(jié)構(gòu)，采用了單輸出BPNN模型和多輸出BPNN模型；基于SVM模型，采用了OVA（one－vs－all）算法和OVO（one－vs－one）算法。最后以閉環(huán)控制的DC／DC變換電路的軟故障診斷為例，對(duì)比分析各種診斷算法的優(yōu)缺點(diǎn)。

1關(guān)鍵元器件故障特征參數(shù)

文獻(xiàn)［10］對(duì)開(kāi)關(guān)電源電路的故障模式影響分析作了總結(jié)，得出電路中的電解電容、功率MOSFET、二極管、電感以及集成電路芯片風(fēng)險(xiǎn)性最高。文獻(xiàn)［11］給出了典型工作溫度時(shí)（25℃）電力電子電路中關(guān)鍵元器件的失效率分布，如圖1所示。因此，本文主要給出了電解電容、功率MOSFET、電感、二極管的故障特征參數(shù)。通過(guò)對(duì)各元器件失效機(jī)理、模式及影響分析，可以電解電容的容值和等效阻抗作為電解電容的故障特征參數(shù)，且由電解電容datasheet知，電容容值和等效阻抗的乘積為一定值；以導(dǎo)通電阻Rw作為功率MOSFET的故障特征參數(shù)；以電感的感值作為電感的故障特征參數(shù)；以導(dǎo)通電阻Rd作為功率二極管的故障特征參數(shù)。

2電力電子電路軟故障的診斷方法

針對(duì)電力電子電路的軟故障診斷，本文分析了基于知識(shí)故障診斷方法中的2種典型應(yīng)用：BPNN法和SVM法。基于BPNN結(jié)構(gòu)，采用了單輸出BPNN模型及多輸出BPNN模型；基于SVM模型，采用了OVA算法及OVO算法。

2.1BPNN法BPNN屬于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要特點(diǎn)是信號(hào)前向傳遞，誤差反向傳播。研究表明，三層BPNN結(jié)構(gòu)可以逼近任意的非線性函數(shù)，結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。設(shè)計(jì)了2種BPNN模型：?jiǎn)屋敵鯞PNN模型和多輸出BPNN模型，其主要差別在于輸出參量個(gè)數(shù)：?jiǎn)屋敵鯞PNN模型僅僅輸出1個(gè)參量，只能診斷單個(gè)故障模式，則每種電路工作模式分別對(duì)應(yīng)一個(gè)故障分類(lèi)器；多輸出BPNN模型同時(shí)輸出多個(gè)參量，每個(gè)參量對(duì)應(yīng)一種單故障或電路正常工作模式，則所有電路工作模式只對(duì)應(yīng)一個(gè)分類(lèi)器。

2.2SVM法SVM分類(lèi)的主要思想是建立一個(gè)超平面作為決策曲面，使得正例和反例之間的隔離邊緣被最大化。在進(jìn)行線性分類(lèi)時(shí)，將分類(lèi)面取在離兩類(lèi)樣本距離較大的地方；進(jìn)行非線性分類(lèi)時(shí)，通過(guò)高維空間變換，將非線性分類(lèi)變成高維空間的線性分類(lèi)問(wèn)題，其基本結(jié)構(gòu)如圖3所示。由于SVM本身是一個(gè)兩類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題，在處理多分類(lèi)問(wèn)題時(shí)，常常被轉(zhuǎn)化為二分類(lèi)問(wèn)題，采用了2種常見(jiàn)的轉(zhuǎn)換方法，即OVA算法和OVO算法。一對(duì)多算法（OVA）：將一個(gè)C類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為C個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題，其中第i個(gè)分類(lèi)器是通過(guò)將屬于第i類(lèi)樣本點(diǎn)視為正類(lèi)，其余所有的樣本點(diǎn)視為負(fù)類(lèi)訓(xùn)練而成的。

3診斷實(shí)例與結(jié)果分析

3.1電路實(shí)例選用UC2843閉環(huán)控制的DC／DC變換電路作為診斷實(shí)例，如圖4所示。該電路分為主電路和控制電路兩部分，實(shí)現(xiàn)48V轉(zhuǎn)12V功能。其中功率MOSFET型號(hào)為IRF630、二極管型號(hào)為MBR1080，開(kāi)關(guān)頻率為20kHz。UC2843芯片的工作電源由線性穩(wěn)壓器LM317提供。電路的輸入直流電壓為48V，負(fù)載電阻RL為2．4Ω。

3.2故障模式設(shè)置與特征參數(shù)的選取1）故障模式設(shè)置依據(jù)電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及關(guān)鍵元器件失效模式影響分析，針對(duì)DC／DC變換電路的主電路，設(shè)置22種電路工作模式，記為F1～F22，如表1所示。其中F1為電路正常工作模式，F(xiàn)2～F14為不同的單軟故障模式，F(xiàn)15～F22為不同的多軟故障模式。2）電路故障特征參數(shù)選取設(shè)主電路中電阻的容差為5％，電容和電感的容差為10％［14］，根據(jù)電路所設(shè)軟故障模式，故障元器件參數(shù)在一定范圍之內(nèi)以均勻概率隨機(jī)取值，剩余元器件參數(shù)在容差范圍內(nèi)隨機(jī)均勻取值。以輸入電流ii、測(cè)點(diǎn)Vout電壓信號(hào)的峰值、峰－峰值，測(cè)點(diǎn)Vdmos、VL2電壓信號(hào)在功率MOSFET斷開(kāi)期間的峰值、峰－峰值，功率MOSFET導(dǎo)通期間的峰－值的組合共十維矢量作為電路的故障特征向量。通過(guò)電路仿真軟件Saber對(duì)每種電路工作模式進(jìn)行50次蒙特卡洛分析，從穩(wěn)定后的監(jiān)測(cè)信號(hào)中提取出電路故障特征參數(shù)。把所得的故障特征數(shù)據(jù)分成A組（30個(gè)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)）、B組（20個(gè)、測(cè)試數(shù)據(jù)）。將所有電路工作模式下的A組數(shù)據(jù)組合到一起，并采用最大最小值法歸一化到0～1。對(duì)于B組數(shù)據(jù)，采用與A組數(shù)據(jù)相同的歸一化方法進(jìn)行歸一化。

3.3訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本的選擇根據(jù)每種分類(lèi)器的特點(diǎn)，保證各電路工作模式下的樣本都能在分類(lèi)器中得到訓(xùn)練與測(cè)試，訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本的選擇因分類(lèi)器不同而不同。1）單輸出BPNN模型對(duì)于與某電路工作模式對(duì)應(yīng)的BPNN分類(lèi)器，選擇該電路工作模式下A組數(shù)據(jù)、多故障情況下（出現(xiàn)該工作模式）A組數(shù)據(jù)、其他工作模式的各3組故障特征數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本；選擇該電路工作模式下B組數(shù)據(jù)、多故障情況下（出現(xiàn)該工作模式）B組數(shù)據(jù)、其他工作模式的各2組故障特征數(shù)據(jù)（非訓(xùn)練樣本）作為測(cè)試樣本。2）多輸出BPNN模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)由每種電路工作模式下A組數(shù)據(jù)組成，測(cè)試數(shù)據(jù)由每種電路工作模式下B組數(shù)據(jù)組成。3）OVASVM算法對(duì)于與某電路工作模式對(duì)應(yīng)的SVM分類(lèi)器，選擇該電路工作模式下A組數(shù)據(jù)、多故障情況下（出現(xiàn)該工作模式）A組數(shù)據(jù)、其他工作模式的各3組故障特征數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本；選擇該電路工作模式下B組數(shù)據(jù)、多故障情況下（出現(xiàn)該工作模式）B組數(shù)據(jù)、其他工作模式的各2組故障特征數(shù)據(jù)（非訓(xùn)練樣本）作為測(cè)試樣本。4）OVOSVM算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)由每種電路工作模式下A組數(shù)據(jù)組成，測(cè)試數(shù)據(jù)由每種電路工作模式下B組數(shù)據(jù)組成。

3.4診斷結(jié)果及分析分別使用單輸出BPNN模型、多輸出BPNN模型、OVASVM算法、OVOSVM算法對(duì)所設(shè)軟故障進(jìn)行診斷．。BPNN模型設(shè)置為：采用δ學(xué)習(xí)規(guī)則，各隱含層節(jié)點(diǎn)和輸出層節(jié)點(diǎn)的激勵(lì)函數(shù)均使用單極Sigmoid函數(shù)，初始權(quán)值設(shè)置為（－1，＋1）的隨機(jī)數(shù)，迭代次數(shù)為200次，學(xué)習(xí)率為0．1，學(xué)習(xí)目標(biāo)為0．0001，規(guī)定輸出量?jī)H為“0”和“1”，輸出判斷閾值取0．5，單輸出BPNN結(jié)構(gòu)為10－15－1，多輸出BPNN結(jié)構(gòu)為10－25－14；SVM模型設(shè)置為：SVM類(lèi)型使用的是C－SVM，核函數(shù)使用的是徑向基核函數(shù)，懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g的選取采用交叉驗(yàn)證（crossvalidation）的方法。限于篇幅，僅給出OVOSVM算法的診斷結(jié)果，如圖5（a）、（b）所示。這里把多軟故障視為一種新的單軟故障，模型輸出”1～22”分別對(duì)應(yīng)22中軟故障模式。各種診斷算法的故障診斷率如表2所示。針對(duì)DC／DC變換電路所設(shè)置的22種電路工作模式，由表2的診斷結(jié)果及每種診斷算法的特點(diǎn)可以得出以下結(jié)論：1）分類(lèi)器數(shù)目單輸出BPNN模型需使用14個(gè)分類(lèi)器模型；多輸出BPNN模型只需使用一個(gè)分類(lèi)器模型；OVASVM算法需使用14個(gè)分類(lèi)器模型；OVOSVM算法需使用231分類(lèi)器模型（可將所有分類(lèi)器封裝成一個(gè)）。2）多軟故障處理方式在單輸出BPNN模型中，將多軟故障分配到出現(xiàn)該工作模式的單軟故障分類(lèi)器中進(jìn)行診斷；在多輸出BPNN模型中，將多軟故障處理為多路輸出；在OVASVM算法中，多軟故障分配到出現(xiàn)該工作模式的單軟故障分類(lèi)器中進(jìn)行診斷；在OVOSVM算法中，將多軟故障視為一種新的單軟故障模式進(jìn)行診斷。3）各診斷算法的診斷性能僅從故障診斷率衡量，單輸出BPNN模型診斷效果相對(duì)最好，OVASVM算法及OVOSVM算法診斷效果其次，多輸出BPNN模型診斷效果相對(duì)最差。4）各電路工作模式的故障診斷率在大多情況下，故障序號(hào)2、3、5的故障診斷率相對(duì)較低，常出現(xiàn)電解電容C1、C2故障嚴(yán)重程度定位錯(cuò)誤，故障序號(hào)10、11、12、14故障診斷率相對(duì)較高。

4結(jié)論

針對(duì)電力電子電路的軟故障診斷，分析對(duì)比了兩大類(lèi)4小種算法，以閉環(huán)控制的DC／DC變換電路為例，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在合理的選取了電路故障特征參數(shù)的基礎(chǔ)上，4種診斷算法均能取得很好的診斷效果，平均故障診斷率均超過(guò)了90％。通過(guò)DC／DC變換電路的診斷實(shí)例不難發(fā)現(xiàn)，單輸出BPNN模型適合用于故障模式相對(duì)較多、診斷率要求較高的場(chǎng)合；多輸出BPNN模型構(gòu)建簡(jiǎn)單，適合用于多故障模式、診斷率要求相對(duì)較低的場(chǎng)合；OVASVM算法與單輸出BPNN模型特點(diǎn)較為接近，但診斷率低于單輸出BPNN模型；OVOSVM算法適合用于故障模式較少、僅有單故障模式的場(chǎng)合。

作者：李猛 王友仁 單位：南京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院測(cè)試系