（模式识别与智能系统专业论文）大型ups远程监控系统关键技术的研究.pdf

五邑大学硕士学位论文 摘要 随着信息技术的高速发展和网络时代的到来，对以u p s 为核心的整个供电系统 提出了越来越高的要求。对当今的u p s ( 尤其是大功率u p s ) ，它不仅仅具有不问断 电源的作用，而且应具备完善的管理功能，尤其是应具有安全可靠的远程监视及控 制功能。因此，研究和开发u p s 设备的远程监控和故障诊断，己成为互联网时代新 的研究热点和发展方向，是一项极具研究意义的课题。 本文在分析了现有u p s 远程监控技术之后，发现这些技术有一定的局限性，仅 适合于小范围内的u p s 监控系统。而本文u p s 远程监控系统的目标是建立全国性 的大型u p s 监控维修服务中心，为此本文提出了以g s m 全球移动通信网络为信息 通信基础的，以数据库技术为核心，以大型u p s 故障自检功能为依托的，全国性大 型u p s 远程监控系统框架。在此基础上完成了该系统的总体设计，开发出相应的系 统硬件模块。采用数据库技术建立了包含有u p s 设备信息、运行信息、故障信息、 u p s 用户信息，维护人员信息等各方面全方位的u p s 监控中心信息管理系统，完全 实现了从硬件到软件，从通讯到管理，从自动查询报警到人工主动查询的完整的u p s 远程监控系统，为u p s 生产厂商或全国性维修服务中心提供了一套有效的监控系统， 可以早于u p s 用户知道u p s 故障情况，及时提供抢修服务，并能有效地防止非有 关人员的恶意访问。 本文还对u p s 的整流电路的故障诊断方法进行了研究，提出了基于人工神经网 络的故障检测方法。 关键词u p s , 远程监控；g s m 网络；故障诊断 五邑大学硕士学位论文 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to ft h ei n f o r m a t i o nt e c h n o l o g ya n dt h ec o m i n go fi n t e r n e te r a ， h i g h e rr e q u i r e m e n t st ot h ep o w e rs u p p l ys y s t e mb a s e do nu p sh a v eb e e np u tf o r w a r d f o rt h ec u r r e n t u p s ( e s p e c i a l l yf o rt h eh i g h p o w e ru p s ) ，i tn e e d sn o to n l yt h ef u n c t i o no ft h eu n i n t e r r u p t e dp o w e r s u p p l y ，b u ta l s ot h ef u n c t i o no fp e r f e c tm a n a g e m e n t t h er e m o t em o n i t o r i n gf u n c t i o nw i t hs a f e t ya n d r e l i a b l i t yw i l lb en e e d e de s p c i a l l y c o n s e q u e n t l y ，t h er e s e a r c ha n dd e v e l o p m e n to nt h er e m o t e m o n i t o r i n ga n dt h ef a u l td i a g n o s i sf o ru p sh a v eb e c o m et h er e s e a r c hh o t s p o ta n dd e v e l o p m e n t d i r e c t i o n a f t e rt h ea n a l y s i so ft h er e m o t em o n i t o r i n gt e c h n o l o g i e sf o ru p s ，s o m el i m i t a t i o n sh a v eb e e n f o u n do u t t h e s em o n i t o r i n gt e c h n o l o g i e sa r eo n l ys u i t a b l ef o rm o n i t o r i n gs y s t e mi nas m a l lr a n g e t h ep u r p o s eo fr e m o t em o n i t o r i n gs y s t e mi nt h i st h e s i si sf o rb u i l d i n gt h en a t i o n a lr e m o t em o n i t o r i n g ， m a i n t e n a n c ea n ds e r v i c ec e n t e rf o rt h eh i g h - p o w e ru p sa l lo v e rt h ec o u n t r y an a t i o n a lr e m o t e m o n i t o r i n gs y s t e mf r a m eh a sb e e np r o p o s e d t h er e m o t em o n i t o r i n gs y s t e mi sb a s e do nt h eg l o b a l s y s t e mf o rm o b i l ec o m m u n i c a t i o na n dt h ed a t a b a s et e c h n o l o g y ，a n da l s or e l y s o nt h ef a u l t s e l f - c h e c k i n gf u n c t i o no ft h eh i g h - p o w e ru p s t h eo v e r a l ld e s i g na n dt h eh a r d w a r em o d u l e so ft h e s y s t e mh a v eb e e nc o m p l e t e d t h ei n f o r m a t i o nm a n a g e m e n ts y s t e mo ft h eu p sm o n i t o r i n gc e n t e r i n c l u d e st h ed e v i c ei n f o r m a t i o n ， o p e r a t i o ni n f o r m a t i o n ， f a u l ti n f o r m a t i o n ，u s e ri n f o r m a t i o n ， m a i n t a i n e ri n f o r m a t i o n ，a n ds oo n f r o mt h eh a r d w a r et os o f t w a r e ，f r o mt h ec o m m u n i c a t i o nt ot h e m a n a g e m e n t ，f r o mt h ea u t o m a t i cq u e r ya n da l a r mt ot h ea r t i f i c i a lq u e r y , ac o m p l e t eu p sr e m o t e m o n i t o r i n gs y s t e mh a sb e e ne s t a b l i s h e d i tp r o v i d e sas e to fe f f e c t i v em o n i t o r i n gs y s t e mf o rt h eu p s p r o d u c t i o nf i r m so rt h en a t i o n a lm a i n t e n a n c ea n ds e r v i c ec e n t e r s w i t ht h eh e l po ft h es y s t e m ，t h e y c a nk n o wt h ef a u l t so ft h eu p sd e v i c e se a r l i e rt h a nt h eu p su s e r s ，a n dp r o v i d et h em a i n t e n a n c e t i m e l y t h es y s t e mc a na l s op r e v e n ti l l e g a la c c e s s i n g s t h ef a u l td i a g n o s i sm e t h o d sf o rt h er e c t i f yc i r c u i to fu p sa r ea l s os t u d i e d t h em e t h o do ft h e f a u l td i a g n o s i sw h i c hb a s e do nt h ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r kh a sb e e np r o p o s e d k e yw o r d su p s ；r e m o t em o n i t o r i n g ：g s mn e t w o r k f a u l td i a g n o s i s 本人声明 我声明，本论文及其研究工作由本人在导师指导下独立完成，完成论文所用的 一切资料均己在参考文献中列出。 五邑大学硕士学位论文 1 1 课题来源及研究背景 第一章绪论 全球移动通信系统( g l o b a ls y s t e mf o rm o b i l ec o m m u n i c a t i o n ，g s m ) 以时分多址 技术为基础，已发展到了一个相当成熟的水平。它的性能稳定，应用广泛，并已覆 盖到了全国各地；同时，它所提供的短信服务，以其服务费低，可靠性较高的特点， 在当今社会的使用越来越频繁。这些不仅对人们传统的生活方式产生了巨大的冲击， 而且对其他领域技术的发展也带来了深刻的影响。基于g s m 网络的远程监控技术 更引起工业界的广泛关注，并在核电站监控、石油的输送管道远程监测、电网运行 监控和机器人的远程控制等领域都得到了应用。基于g s m 网络的远程监控系统具 有信息传递快捷和交互性强等特点，推动着控制技术向着网络化和分布性的方向发 展，这种发展趋势使控制系统功能的扩展更加灵活，性能不断提高，使用更加简便。 大型不问断电源u p s ( u n i n t e r r u p t e dp o w e rs u p p l y ) 是为了解决供电系统存在的问 题应运而生的，它主要用来改善对负载的供电质量，并在市电故障时，保证负载设 备的正常运行【1 1 。 u p s 从产生至今已经历了4 0 多年，在这个漫长的过程中，u p s 设备的技术水平 和功能在不断地变化着。当今的u p s 设备无论是在输出容量上，还是在基本性能和 智能化管理上，都得到了长足的发展和进步。u p s 已经进入成熟阶段，在计算机、 信息网络、银行、证券、广播电视、航空、铁路、高速公路、工业自动化控制、政 府机要部门等新建和改建的供电系统中，毫无例外地都采用u p s 做为整个供电系统 的核心设备。 然而，从2 0 世纪9 0 年代中期开始，随着信息技术的高速发展和网络时代的到来， 对以u p s 为核心的整个供电系统的可用性、可维护性、可管理性和可扩展性提出了 越来越高的要求，用户关心的重点开始从仅仅强调u p s 本身由设计和制造决定的可 用性，转移到由整个供电系统和服务决定的可靠性上来，原有的对u p s 的传统要求 已经不能满足当今信息时代对u p s 所提出的要求。对当今的u p s ( 尤其是中大功率 u p s ) 来说，它不仅仅能具有不间断电源的作用，而且应具备完善的管理功能，尤其 是应具有非常安全可靠的远程监视及控制功能。 因此，研究和开发基于g s m 网络的u p s 设备的远程网络监控和故障诊断，已成 五邑大学硕士学位论文 为互联网时代新的研究热点和发展方向，是一项极具研究意义的课题。 1 2u p s 监控技术的发展概况 u p s 管理软件的主要功能是保护数据系统，在特定事件发生时通知用户和管理 员并自动采取应急保护措施。u p s 监控软件的开发可分为两种： ( 1 ) 安装在单台微机或服务器上的软件。u p s 通过r s 2 3 2 与微机连接，可以通 过微机观察、记录u p s 的各种工作参数，也可以在u p s 故障或电池供电指定时间后 将计算机中的数据自动存档、退出并关闭系统等，避免因电力突然中断而造成操作 系统的损坏和数据资料的损失，以实现数据的完整性保护。 ( 2 ) 网络监控软件。u p s 通过r s 2 3 2 通信接口与计算机连接后，该计算机作为 网络上的一个节点，有其独立的i p 地址，网络上的其他用户和网络管理员只要输入 连接u p s 的计算机的i p 地址，即可看到u p s 的任何信息。或者通过s n m p 卡，用s n m p 适配器代替计算机作为网络的一个节点接入网络，用户可以使用网络内的任何一台 微机对u p s 进行监控，有特殊事例发生时，软件可以通过传呼、e m a i l 等方式通知维 护人员，u p s 因故障或电池低电无法工作时，软件可以自动关闭指定的一台或多台 服务器。 u p s 管理系统中使用的通信方式和协议主要有计算机串口通信方式( 基于r s 2 3 2 的u p s l i n k 协议) 、计算机网络( l a n w a n ) ( t c p i p 协议或s n m p 协议) 、m o d e m 电话 寻呼网络( v x x 协议、r s 2 3 2 协议与u p s l i n k 协议) 等。用户端的u p s 管理应用程序 一般己经内置了数据库管理功能，这些应用程序由厂商自行开发。目前，国内外的 一些先进的u p s 监控技术可分为以下几类【6 】： ( 1 ) 基于串行通信方式的监控技术。串行通信是传统的u p s 软件附件通信方 式，多用于中小功率u p s 解决方案中，其优点是安全、可靠、安装简单，但这种通 信方式的局限性是通信距离短，主要用于局域网中u p s 的监控及其所连接计算机的 安全保护。 ( 2 ) 基于m o d e m 电话寻呼网络方式的监控技术。拨号上网，使用i n t e r n e t 浏览 器实现u p s 的远程监控，以各种方式显示u p s 的工作状态，定时开关机、自检，在 故障情况下通过多种方式报警，恢复后，取消关机动作，并发出相应的信息。 ( 3 ) 基于w e b 的监控技术。基于w e b 的软件附件监控技术是随着i n t e r n e t 的发 展而诞生的，附件主要是w e b s n m pm a n a g e r m e n tc a r d 。在数据中心或大型计算机 2 五邑大学硕士学位论文 网络中，u p s 通常要保护多台计算机。通过t c p i p 与计算机及u p s 通信，同时系统管 理员通过w e b 浏览器对分布在w a n 范围内的u p s 进行监控，定期产生u p s 的状态报 告( 包括u p s 状态和电池状态) 并转换成一定的格式文件等，以便于u p s 的管理、诊 断、事件处理，保证电力或u p s 故障时计算机系统的安全关闭，使u p s 处于健康的 运行状态，提高电力故障时计算机网络的可用性。w e b s n m pm a n a g c r m e n tc a r d 使 系统管理员可通过t e l n e t 、h t t p 、s n m p 等标准工具对u p s 做远程监控与管理，它还 可以与网管系统( 例如h p o p e n v i e w ) 集成。w e b s n m pm a n a g e r m e n tc a r d 可有效地增 加系统的易用性、可服务性、可管理性和可用性。目前，监控技术已经发展到客户 甚至可以使用手机监控u p s ，还可以使用e m a i l 报警功能。 1 3 本文研究的主要内容 本课题开发出的大型u p s 远程监控系统作为生产厂商的全国性的监控中心架 构，可以很方便快捷地进行后续维护，早于用户知道所使用的u p s 故障，及时进行 维修处理。基于w e b i n t e r n e t 的监控系统，由于u p s 内部数据的保密性，不能防 止其他用户的恶意访问，抗恶意干扰的能力差，因而很难在全国范围内应用推广。 本课题正是考虑到上述问题后，开发设计的针对全国性的监控中心架构，具有一定 的创新性。 大型u p s 作为供电系统的核心设备，研究它的监控方面的关键技术，包括对于 远程监控系统的设计与实现，以及基于神经网络的故障诊断法对u p s 部分电路的故 障诊断，具有非常重要的实际意义。本文在这方面作了深入的研究，主要内容及章 节分布为： 第一章：概述该课题的来源和研究意义，以及u p s 监控技术的发展概况，提出 了本文的主要工作。 第二章：对u p s 的工作原理进行了简要的概述，包括系统的构成，系统的分类， 以及各类u p s 的工作原理，以及u p s 的常见故障等方面进行了概述。 第三章：首先介绍故障诊断方法的综述，包括基于数学模型的故障诊断方法和 基于人工智能的故障诊断方法：然后介绍了常用的神经网络模型，最后实现了基于 人工神经网络的u p s 整流电路的故障诊断。 第四章：首先从总体上介绍了u p s 远程监控系统的构成和主要实现的功能。然 后介绍了u p s 系统的硬件部分的设计，主要分为四部分来介绍：g s m 模块部分、 五邑大学硕士学位论文 单片机控制部分、串口通信部分、电源部分和实时时钟电路部分。 第五章：首先介绍了两个协议，a t 协议、监控计算机和u p s 之间数据传输的 协议。然后介绍数据库的设计，以及a c c e s s 数据库的连接；最后又简要介绍了监 控界面的设计，以及监控部分的部分软件流程图和单片机部分的部分软件流程图， 同时重点介绍了一下垃圾短信的屏蔽方式。 最后，本文分析了一下课题所取得的成果，并且和研究该课题的过程中的所产 生的一些不足，并指出了今后进一步在本研究方向的研究工作中的一些展望与设想。 本章小结 本章首先介绍了课题的研究背景、目的和意义，接着介绍u p s 远程监控技术的 发展现状，最后详细介绍了本文的主要内容。 4 五邑大学硕士学位论文 第二章不间断电源u p s 简介 u p s 即不间断电源，是一种置于交流电网和关键负载间的电力电子装置，其基 本功能是在交流供电电源( 市电) 出现干扰或中断时，它仍能保证对负载不问断地 供电、确保关键负载连续正常运行。它大到几百干伏安，小到只有几百瓦，已广泛 应用于工矿企业、邮电通讯、银行系统以至家庭等领域。 2 1u p s 系统介绍 2 1 1u p s 系统构成 u p s 是一种含有储能装置，以逆变为主要组成部分的恒压恒频的电源设备，传 统u p s 由以下主要部分组成： ( 1 ) 整流器充电器：向逆变器提供稳定直流电压，同时使辅助型蓄电池充电； ( 2 ) 逆变器：把来自整流器和蓄电池的直流电转换成交流电，提供种高度稳 定和洁净的电源； ( 3 ) 蓄电池：储存电能，向逆变器供电； ( 4 ) 静态开关：逆变器或蓄电池出现故障时，使负载从逆变器切换到旁路电源 电力线。 2 1 2u p s 电源的分类【7 】 按工作原理分 ，动态式 s 厂后备式 l 静态划，互动在线式 l 在线式j 双变换在线式 l 双逆变电压补偿在线式 夺按输入输出方式分 r 单相输入，单相输出 u p s 三相输入，单相输出 l 三相输入，三相输出 五邑大学硕士学位论文 夺按输出容量分 r 小功率( 5 k v a 以下) u p s _ 中功率( 5 - 3 0 k v a 之间) l 大功率( 3 0 k v a 以上) 夺按输出波形分 r 方波 i u p s 正弦波 l l 梯形波 2 2u p s 电源的工作原理【7 】 2 2 1 动态式u p s u p s 从最原始的飞轮发电机系统到今天，已度过了三十多个春秋。最早的u p s 原本是一种用途广泛的电力保障设备，它的雏形是一个带有飞轮的发电机组。它的 主要组成部分是整流器、电池、直流电动机、惯性飞轮和交流发电机，系统中的惯 性飞轮是储能装置。当市电停电时，利用飞轮的巨大惯性使发电机组继续供电，同 时启动油机。当油机转速和发电机转速相同时，油机离合器与发电机相联，完成由 市电到油机的转换。这种系统稳定可靠，维护简单：但设备庞大、操作控制不方便、 效率低、噪音大。后来飞轮式发电机被柴油发电机式的发电机所代替。目前，这种 旋转发电式u p s 还在某些特殊的领域有它的特定用途，如用于工厂，矿山和大楼的 集中供电，其容量高达1 0 0 k v a 。 2 2 2 静态式u p s 随着半导体技术的应用，诞生了比第一代旋转式u p s 先进的静止变换式u p s 。 最初的静止变换式u p s 如美国的e m e r s o n ，法国的a l p e s 4 0 0 0 等，其功率器件由可 控硅制成。接着功率晶体管在大容量u p s 中得到了广泛的应用，功率m o s 管被普 遍地应用在小容量的u p s 中。但是功率m o s 管难以达到高电压大电流，其饱和压 降大于晶体管。于是，兼具前两者优点的绝缘门限晶体管( i g b t ) 应运而生，促使u p s 的逆变技术更趋成熟。当然，i g b t 也不是十全十美的，它有寄生的电流擎住效应， 在一定程度上限制了它的使用。 6 五邑大学硕士学位论文 下面我们介绍按主电路结构和不间断供电运行机制来划分的四种u p s 。这四种 u p s 的结构大致相同。其主体结构都包括：整流( 充电) 器、蓄电池、逆变器和转换 开关等四个部分。 今后备式u p s 市电输入 输出 图2 - 1 后备式u p s 上作原理 后备式是静止式u p s 的最初形式。它的工作方式是当市电正常时，由市电经滤 波器和抗浪涌无源滤波器后直接供电，同时经过整流器对蓄电池进行充电，逆变器 不工作；当市电断掉后，后备电池投入运行，经过逆变器变换为交流电给负载供电。 在此期间有一个转换时间，转换时间主要由继电器的机械跳动时间和逆变器的启动 时间决定，一般要求在1 0 m s 内完成，工作原理图如图2 1 所示。后备式u p s 由于 有转换时间，电源输出容易受电网波动的影响，因此供电质量虽然差，但是它的效 率高，价格低廉，多用于家庭及对电网要求不高的场所。 令双变换式在线式u p s 当前绝大多数的在线式u p s ，特别是大功率范围，大都采用了双变换式的电路 结构，这是典型的u p s 结构，如图2 2 所示。这种u p s 在市电正常时，输入交流电 先经输入滤波器将电网中的污染滤掉，再经整流滤波，一方面给电池组进行充电， 另一方面给逆变器提供工作电源。逆变器在调制信号控制下，其输出波形再经变压 器隔离及交流滤波后，输出一个稳压稳频的交流电源给负载供电：当市电不正常或 断电时，由蓄电池给逆变器提供直流电，逆变器将其变换成交流电供给负载，实现 不问断供电。当逆变器输出过压、过流或u p s 出现故障时逆变器能够自动关闭，并 通过静态开关转到旁路，由市电直接给负载供电。另外旁路还可供u p s 维修时用。 7 五邑大学硕士学位论文 图2 - 2 双变换式在线式u p s 工作原理 这一类u p s 的特点是线路复杂，保护功能和扩展功能强，能适应较宽的市电电 压波动范围和频率跟踪范围，可以满足由发电机供电用户的较高要求，但其价格较 高。因此多用于精密设备，网络领域及特殊市电要求的场所。 夺互动在线式 市电 图2 3 互动在线式u p s 工作原理 互动在线式u p s 兼顾了前两者的优点。其工作原理图如图2 3 所示，其“在线” 的含义是逆变器处于热备用状态，这种u p s 具有市电监视装置。当市电正常时，逆 变器处于整流状态，给蓄电池充电，而负载由经改良后的市电供电；当市电发生故 障时，逆变器转为逆变状态，蓄电池通过它变换成交流电给负载供电。由此提高了 后备式u p s 的功率容量，减少了市电掉电时逆变器的转换时间，提高了对输出电压 的滤波作用。就可靠性而言，互动式比双变换在线式稍低，但比后备式高，价格介 于两者之间，具有较高的性能价格比。 双逆变电压补偿在线式 由美国a p cs i l c o n 首先提出并在三相大功率u p s 中形成产品的，是双逆变电路 结构，如图2 4 所示。由于它成功地把交流稳压技术中的电压补偿原理用到了u p s 的主电路中，使它在适应电网环境、输出能力和可靠性等多项指标都有了新的突破。 8 五邑大学硕士学位论文 市电输入输出 _ 图2 - 4 双逆变电压补偿在线式u p s 逆变器i 和逆变器i i 都是a c d c 和d c a c 双向逆变器。下面对这两个逆变器 的功能作一简述： ( 1 ) 逆变器i 夺对u p s 输入功率因数进行补偿，并抑制输入电流谐波。 夺与逆变器i i 一起，实现对输入电流的补偿。当输入电压和输出电压有差值 时，逆变器作出相应的动作。当输入电压高于输出电压时，逆变器吸收功 率；反之，当输入电压小于输出电压时，逆变器输出功率。 夺与逆变器i i 一起，实现对电池的充电和浮充。 ( 2 ) 逆变器i i 夺与逆变器i 一起，完成电压补偿和电池充电功能。 夺监测输出电压，对其进行波形失真和电流谐波成分的补偿。 当市电掉电时，输出全部输出功率，保证电压不中断，无转换时间。 2 3u p s 设备的常见故障检测方法 一般情况下，u p s 主板常见的故障主要有：不逆变、不稳压、不充电、不能用市 电、死机等几种1 1 0 】。 ( 1 ) 不逆变。不逆变是指u p s 用市电能正常工作，市电中断时蓄电池直流电压 不能转变为2 2 0 v 交流电压。此时，应首先测量蓄电池电压，因为蓄电池电压过低( 对 于2 4 v 蓄电池，一般调整为2 1 v ) 时，控制电路就会中断逆变电路工作；其次检查辅 助电源是否正常以及逆变管和驱动管有无损坏；最后检查输出保护电路。通过上述 步骤一般即可检查到故障点。 ( 2 ) 不稳压。对于非在线式u p s ，不稳压分为交流输入输出不稳压和逆变输出 不稳压两种情况。当市电输入时，输出稳压过程是通过调压电路控制继电器与变压器 9 五邑大学硕士学位论文 的不同抽头进行连接来实现的；逆变输出电压的稳压过程是通过检测逆变器反馈电 压高低来控制方波信号的脉冲宽度而实现的。因此，调压控制电路是不稳压的关键。 ( 3 ) 不充电。不充电故障在市电不经常中断的环境里比较难发现，而其危害很 大，很可能使蓄电池因长期得不到充电而提前报废。只要断开充电电路与蓄电池的连 接，通过测充电电路的空载电压即可判断此故障( 正常时，对单块1 2 v 的蓄电池来说 此电压为1 3 5 v ，对串联的两块蓄电池来说是2 7 v ) 。若此电压不正常，应检查充电电 路及相应控制电路，特别是与此相关的控制电路。当市电电压过低或中断时，充电电 路在控制电路的作用下会停止工作；控制电路有故障而误动作也会使充电电路不工 作。 ( 4 ) 不能用市电。逆变输出正常，而市电输入时则无输出。遇到此类故障时应 首先检查市电检测电路，因为当市电检测电路检测出市电电压低于1 7 0 v 或高于 2 6 0 v 时，就会发出相应信号给控制电路，切断市电输入通路，并使u p s 处于逆变状 态。若检测电路正常，则检查继电器转换电路。 ( 5 ) 不能正常启动。在正常情况下，只要合上输入开关，u p s 便自动在旁路供电 状态工作，这时负载由市电直接提供电源。当发出u p s 启动命令约1 m i n 后，自动转 为逆变器供电方式( 正常工作方式) 。u p s 不能正常启动除机器内部因素外，应首先检 查输入电压是否正常，对于三相输入的u p s ，还要检查是否缺相。因为u p s 内部有一 个检测电路，时刻对输入电压进行检测，若存在缺相，输入电压的三相平均值必然低 于正常值的下限，检测电路便发出信号，封锁u p s 的启动。若输入电压正常而u p s 仍不启动，对于单相输入的u p s ，要检查相线与零线是否接反；对于三相输入的u p s ， 则要检查相序是否正确。 ( 6 ) 启动后不能正常转换。最大的可能是旁路电压超出允许范围。u p s 输入电 压允许范围较宽，一般为额定值的2 0 + 1 0 ，但旁路电压只允许在额定值的 1 0 + 1 0 的范围内。由此就出现了u p s 虽然能启动却不能转换到正常工作状态 的情况。此时，应首先检查市电电压( 旁路电压) 是否超出允许范围，如已超出，则无 需进行任何处理，只要市电电压进入允许范围，u p s 就会自动转换到正常工作方式。 如市电电压在允许范围内，则原因可能是u p s 内部控制电路的某些参数漂移，使得旁 路电压的允许范围变小。这时需要对u p s 某些参数作必要的调整( 最好由u p s 的专 业人员进行) 。 ( 7 ) 运行中频繁转换到旁路供电方式。u p s 一般在正常工作状态运行，但在过 1 0 五邑大学硕士学位论文 载时则转到旁路供电，等冲击电流过去后，又自动转换到正常工作状态，这种情况的 频繁出现对u p s 的稳定工作不利，应及时处理。例如，在接有多台计算机及打印机等 负载时，集中控制这些负载的启动及停止是不恰当的。计算机在开机瞬间的负载量约 是正常工作时的2 - - 3 倍。为了避免这种情况，可采取两种办法：一种方法是仍集中 控制设备启停，但须在旁路方式下进行，待设备启动之后再启动u p s ；第二种方法是 在正常工作状态下，逐步加载以分散冲击电流。 ( 8 ) 逆变器驱动管损坏。减少或避免u p s 逆变器驱动管损坏的方法有：一种 方法是慎重选择u p s 的负载，最好不带大功率可控硅负载和可控硅桥式整流器及半 波整流器等非线性负载。可控硅的控制角( q ) 不同，其触发时u p s 输出电流的上升 值也不同，当控制角q 接近9 0 。时，u p s 的输出电流将达到最大值。u p s 带上这样的 负载，相当于在输出端不断进行从零到数倍输出负载量的阶跃式脉冲加载和减载操 作，对于逆变器的工作极为不利。第二种方法是蓄电池不仅能够储存电能，还相当于 一个容量很大的电容器，起到稳定直流母线电压的作用。如果蓄电池组未接入或接入 的蓄电池严重失效，则导致逆变器输入端的直流母线电压不稳定，当u p s 突然加载或 减载时尤为明显，容易造成逆变器启动管损坏。 ( 9 ) 市电中断时u p s 立即关机。这是因为蓄电池失效或其性能严重变坏，不能 维持对负载的供电，造成负载供电中断。此时只要更换不良蓄电池，就可恢复正常。 在检查蓄电池时，不能以测量蓄电池空载时端电压的高低来衡量其好坏，而应稍带负 载，视其端电压变化情况而定。当蓄电池失效或性能严重变坏时，其空载端电压虽然 基本正常，但只要放电，端电压就会大幅度下降，往往超出蓄电池的允许范围。检查蓄 电池时，其所带负载值与蓄电池容量有关，推荐以蓄电池额定容量的7 0 作为放电电 流值。如一节1 2 v 、2 4 a h 的蓄电池可在1 6 a 下放电，端电压低于1 0 v 时则认为该蓄 电池已经失效。 本章小结 本章首先介绍了u p s 系统的构成，然后简要的介绍了相关分类，最后系统介绍 了u p s 电源的工作原理，以及常见的故障检测方法。 五邑大学硕士学位论文 第三章u p s 中整流电路的故障诊断 3 1 故障诊断方法综述【1 2 1 故障诊断是一门综合性技术，它涉及现代控制理论、信号处理与模式识别、计 算机科学、人工智能、电子技术、统计数学等学科。现代故障诊断技术已有3 0 多年 的发展历史，但作为一门综合性的新学科故障诊断学，还是近些年发展起来的。 从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点。概括地讲，故障 诊断方法可以分成两大类：基于数学模型的故障诊断方法和基于人工智能的故障诊 断方法。每类又包含若干具体的诊断方法。如图3 1 所示。 故障诊断 r 基于输入输出和信号处理的方法 l 基于数学模型的方法基于状态估计的方法 l l 基于过程参数估计的方法 r 基于浅知识的方法 i 厂专家系统的方法 基于深知识的方法 li i【基于深浅知识的混合方法 i 基于人工智能的方浏基于案例的方法 i 1 基于人工神经网络的方法 i l 基于模糊数学的方法 l 【基于故障树的方法 图3 - 1 故障诊断方法 3 1 1 基于数学模型的故障诊断方法 ( 1 ) 基于直接测量系统输入输出及信号处理的方法 该诊断方法是直接测量被诊断对象有关的输出量，如果输出超出正常变化范围， 则可以认为对象已经或将要发生故障。这种方法简单，但容易出现故障的误判和漏 判。另一种较为可行的方法是用一定的数学手段描述输出在幅值、相位、频率及相 关性上与故障源之间的联系，通过分析与处理这些量，来判断故障的位置。常用的 方法有谱分析法、概率密度法、相关分析法等。 ( 2 ) 基于状态估计的方法 1 2 五邑大学硕士学位论文 被诊断过程的状态直接反映系统的运行状态，通过估计出系统的状态并结合适 当模型则可进行故障诊断。首先重构被诊断过程的状态，并构成残差序列，残差序 列中包含各种故障信息。基于这个序列，通过构造适当的模型并采用统计检验法， 才能把故障从中检测出来并进一步的分离、估计和决策。状态估计的方法通常是状 态观测器及滤波器。 采用状态估计方法的前提条件是： 令过程数学模型知识( 结构及参数) ； 噪声的统计特性； 夺系统可观测或部分可观测； 方程解析应有一定精度； 夺在许多场合下将模型线性化并假设干扰为白噪声 ( 3 ) 基于过程参数估计的方法 基于过程参数估计的诊断方法与基于状态估计的诊断方法不同，它不需要计算 残差序列，而是根据参数变化的统计特性来检测故障的发生，而后进行故障分离、 估计和分类。由于可以建立故障模型与过程参数的精确联系，因此这种方法比基于 状态估计的方法更有利于故障的分离。最d - - 乘法简单实用，是参数估计的首选方 法。 采用参数估计方法的前提条件是： 令需要建立精确的数学模型； 冷需要有效的参数估计方法； 令被控过程的充分激励； 夺选择适当的过程参数； 令必要的统计决策方法。 基于数学模型的故障诊断方法，其优点是能深入系统本质的动态性质和实现实 时诊断，缺点是当系统模型未知、不确定或具有非线性时，这种方法不易实现。 3 1 2 基于人工智能的故障诊断方法 ( 1 ) 基于专家系统的方法 基于专家系统的诊断方法是故障诊断领域中最为引人注目的发展方向之一，也 是研究最多、应用最广的一类智能诊断技术。它大致经历了两个发展阶段：基于浅 五邑大学硕士学位论文 知识( 领域专家的经验知识) 的故障诊断系统和基于深知识( 诊断对象的模型知识) 的故障诊断系统。 令基于浅知识的诊断方法 浅知识是指领域专家的经验知识。基于浅知识的故障诊断系统通过演绎推理或 产生式推理来获取诊断结果，其目的是寻找一个故障集合使之能对一个给定的征兆 ( 包括存在的和缺席的) 集合产生的原因做出最佳解释。基于浅知识的故障诊断方 法具有知识表达直观、形式统一、模块性强、推理速度快等优点，但也具有较大的 局限性，如知识集不完备，对没有考虑到的问题系统容易陷入困境；对诊断结果的 解释能力弱等。 令基于深知识的诊断方法 深知识则是指诊断对象的结构、性能和功能的知识。基于深知识的故障诊断系 统要求诊断对象的每一个环节具有明确的输入输出表达关系，诊断时首先通过诊断 对象实际输出与期望输出之间的不一致，生成引起这种不一致的原因集合，然后根 据诊断对象领域中的第一定律知识( 具有明确科学依据的知识) 及其他内部特定的 约束关系，采用一定的算法，找出可能的故障源。这种方法具有知识获取方便、维 护简单、完备性强等优点，但搜索空间大，推理速度慢。近年来发展了基于经验知 识和模型知识相结合的故障诊断方法。 令基于浅知识和深知识的混合诊断方法 对于复杂设备系统而言，无论单独使用浅知识还是深知识，都难以很好地完成 诊断任务，只有将两者有机地结合起来，才能使诊断系统的性能得到优化。因此， 为了使故障智能诊断系统具备与人类专家能力相近的知识，研制者在建造智能诊断 系统时，越来越强调不仅要重视领域专家的经验知识，更要注重诊断对象的结构、 功能、原理等知识，研究的重点是浅知识与深知识的集成表示方法和使用方法。事 实上，一个高水平的领域专家在进行诊断问题求解时，总是将他具有的深知识和浅 知识结合起来，完成诊断任务。一般优先使用浅知识，找到诊断问题的解或者是近 似解，必要时用深知识获得诊断问题的精确解。 近年来发展的基于浅知识和深知识相结合的诊断推理方法有，g a l l a n t i 和f i n k 提出的集成诊断模型，p e n g 的层次因果模型等。 ( 2 ) 基于案例的诊断方法 基于案例的推理方法能通过修订相似问题的成功结果来求解新问题。它能通过 1 4 五邑大学硕士学位论文 将获取新知识作为案例来进行学习，不需要详细地诊断对象模型。在这种推理方法 中，主要的技术包括：案例表达和索引、案例的检索、案例的修订、从失败中学习 等。基于案例的诊断方法的原理是，对于所诊断的对象，根据其特征从案例库中检 索出与该对象的诊断问题最相似匹配的案例，然后对该案例的诊断结果进行修订作 为该对象的诊断结果。 基于案例的诊断方法适用于领域定理难以表示成规则形式，而易表示成案例形 式并且已经积累了丰富的案例的领域( 如医学诊断等) 。它的局限性是：传统的基于 案例的诊断方法难以表达案例之间的联系；对于大型案例库进行检索非常费时，并 且难以决定应选择哪些症状及它们的权重；基于案例的诊断方法难以处理案例修订 时的一致性检索( 特征变量间的约束关系) ，难以对诊断结果加以解释。 ( 3 ) 基于人工神经网络的方法 近年来，神经网络以其独特的容错、联想、推测、记忆、自适应、自学习和处 理复杂多模式等优点，在许多学科中掀起了研究的热潮。同样在故障诊断领域，其 发展前景也是十分乐观的。 在知识获取上，神经网络的知识不需要由知识工程师进行整理、总结以及消化 领域专家的知识，只需要用领域专家解决问题的实例或范例来训练神经网络；在知 识表示方面，神经网络采取隐式表示，在知识获取的同时，自动产生的知识由网络 的结构和权值表示，并将某一问题的若干知识表示在同一网络中，通用性强，便于 实现知识的自动获取和并联联想推理。在知识推理方面，神经网络通过神经元之间 的相互作用来实现推理。目前在许多领域的故障诊断系统中已开始应用，如在化工 设备、核反应堆、汽轮机、旋转机械和电动机等领域都取得了较好的效果。由于神 经网络从故障事例中学到的知识只是一些分布权重，而不是类似领域专家逻辑思维 的产生式规则，因此诊断推理过程不能够解释，缺乏透明度。 ( 4 ) 基于模糊数学的方法 许多被诊断对象的故障状态是模糊的，诊断这类故障的一个有效的方法是应用 模糊数学的理论。 基于模糊数学的诊断方法不需要建立精确的数学模型，适当地运用隶属函数和 模糊规则，进行模糊推理就可以实现模糊诊断的智能化。但是，对于复杂的诊断系 统，要建立正确的模糊规则和隶属函数是非常困难的，而且需要花费很长的时间。 对于更大的模糊规则和隶属函数集合而言，难以找出规则与规则之间的关系，也就 五邑大学硕士学位论文 是说规则有“组合爆炸 现象发生。另外由于系统的复杂性、耦合性，由时域、频 域特征空间至故障模式特征空间的映射关系往往存在着较强的非线性，这时隶属函 数形状不规则，只能利用规范的隶属函数形状来加以处理，如用三角形、梯形或直 线等规则形状来组合予以近似代替，从而使得非线性系统的诊断结果不够理想。 ( 5 ) 基于故障树的方法 故障树方法由计算机依据故障与原因的先验知识和故障率知识自动辅助生成故 障树，并自动生成故障树的搜索过程。诊断过程从系统的某一故障开始，沿着故障 树不断提问“为什么出现这种现象? ”而逐级构成一个递阶故障树，通过对此故障 树的启发式搜索，最终查出故障的根本原因。在提问过程中，有效合理地使用系统 的实时动态数据将有助于诊断过程的进行。 基于故障树的诊断方法类似于人类的思维方式，易于理解，在实际中应用较多， 但大多与其他方法结合使用。 3 2 常用的神经网络模型 神经网络发展几十年来，形成了数十种网络，包括多层感知器，自适应共振理 论，k o h o n e n 自组织特征映射，h o p f i e l d 网络，r b f 网络，小波神经网络，混沌神 经网络，细胞神经网络，模糊神经网络等。这些网络结构不同，应用范围也各不相 同。这里介绍神经网络中应用较多的几种主要的模型。 ( 1 ) 多层前向神经网络m l f n ( m u l t i l a y e rf e e d f o r w a r dn e u r a ln e t w o r k ) 。这是 一种直至目前研究得最多且应用最广的a n n ，它采用多层局部连接结构、无反馈， 神经元函数通常取s i g m o i d 函数或r b f ，一般按离散时间运行，采用有监督学习算 法。其应用涵盖面很宽：函数逼近、分类与模式识别、系统辨识与控制、后验概率 估计、主分量分析p c a 。 ( 2 ) 递归神经网络r n n ( r e c u r r e n tn e u r a ln e t w o r k ) 。这是一种局部连接或全连 接、有反馈的网络，其学习、运行、神经元函数选择等方面与m l f n 类似。主要用 途是非线性动力系统的辨识、建模和控制。 ( 3 ) 自组织神经网络( s e l f - o r g a n i z e dn e u r a ln e t w o r k ) 。这种网络的主要特点是 学习算法为无监督的自组织算法