基于模式识别的复杂二十四脉波可控整流电路故障诊断方法

1、文章编号：（）年第卷第期第页电气传动自动化，（）：引言在城市轨道交通的牵引整流装置中，最容易损坏的是功率元件（如晶闸管）。在大功率可控整流装置中，当晶闸管桥臂发生开路故障（如晶闸管门极损坏或触发脉冲丢失等）时，整流电路“带病”工作将导致整流波形发生严重畸变，纹波增大，使负载不能正常运行，同时也加大了对电网的干扰。因此，对整流装置故障进行在线诊断具有重要的意义。国内外学者对此进行了较多的研究。文献研究了用粗糙集理论，以电路输出波形各种特征征兆和电压采样值作为故障信息，根据故障信息判断出故障发生类型；文献，将神经网络和谱分析分别用于三相桥式可控整流电路和脉波可控整流电路的故障诊断，取得了有益的结果

2、。脉波数越多，则其整流元件的导通电角度的间隔越小，直流成分就越纯净，对电力系统的谐波污染越小，供电质量越高。随着电源装置容量的增加和晶闸管元件耐压的提高，在城市地铁、轨道交通的牵引整流线路中，多采用十二或二十四脉波的多脉波数整流线路。由于二十四脉波可控整流电路连接线路复杂，在每一时刻有四个并联的三相桥同时工作，即每一时刻有个管子同时导通（对于大功率整流器来说可使成本大大降低，提高了整流桥的利用率）；而且故障时整流波形复杂、种类繁多，国内外对其研究较少。所以针对这些问题，本文研究了带有多个平衡电抗器和大阻感负载的复杂二十四脉波可控整流电路的故障诊断，提出的诊断算法首次成功解决了此类复杂整流电路的

3、在线故障诊断问题。基于模式识别的复杂二十四脉波可控整流电路故障诊断方法闫淑群，李敏远（西安理工大学，陕西西安）摘要：对带有多个平衡电抗器的复杂二十四脉波可控整流电路在各种故障情况下的整流电压波形进行了详细分析和归类，定义“伪面积向量”以建立故障特征向量，然后根据故障特征向量的个数进行分类，确定使用多个并联子网络中的一个，再利用子网络识别出故障类。最后根据三值逻辑编码中首次出现异常信息的位置诊断出故障类中的具体故障元。提出一种基于模式识别的故障诊断方法，并总结了本方法的特点。仿真实验结果表明，该方法能够快速、准确地同时诊断出各种故障。关键词：脉波；可控整流电路；故障诊断；信号预处理；神经网络中图

4、分类号：文献标识码：，（，）：，“”，：；二十四脉波可控整流电路故障分析及故障分类二十四脉波可控整流电路故障分析二十四脉波可控整流电路的基本结构如图所示。该可控整流电路需要组相电源，且组电源的相位差应是°。为便于故障分类，特将两组桥的晶闸管按图所示编号。个晶闸管的触发顺序依次从至。将可控整流电路故障定为晶闸管不导通。、为个平衡电抗器，为输出电压瞬时值，四组桥输出电压瞬时值分别为、和。故障分类故障分类描述如下：只晶闸管故障分类。第类：故障（，）；第类：故障（，）；只晶闸管故障分类。第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（），“”表示求模运算，以下同。）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（

5、，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相 差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第

6、类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；电气传动自动化年第期年第期闫淑群，李敏远基于模式识别的复杂二十四脉波可控整流电路故障诊断方法（），故障时电压波形（）正常工作电压波形（）故障时电压波形（）故障时电压波形（），故障时电压波形第类：序号相差为的只晶闸管及故障（，（）；以上将二十四脉波可控整流电路故障分为类共种故障类型。由于只晶闸管同时故障分为类

7、故障状态且其故障分析方法相同，故本文未作分类。由于晶闸管数量为个，涉及的故障分类非常多，故将部分整流电压波形列出，如图所示。正常工作时，第一组桥晶闸管导通顺序为：；第二组桥晶闸管导通顺序为：；第三组桥晶闸管导通顺序为：；第四组桥晶闸管导通顺序为：。故障时第组桥晶闸管导通顺序为：（无），第，组桥仍正常工作；当故障时，第组桥晶闸管导通顺序为：（无），第，组桥仍正常工作。故障整流电压波形比故障整流电压波形相位滞后°，但波形形状相同。同理故障整流电压波形比故障整流电压波形相位滞后°，依次类推。当，故障时，第组桥晶闸管导通顺序为：（无），第组桥晶闸管导通顺序为：（无），第，组桥仍（）

8、，故障时电压波形图正常情况及部分故障状态下电压波形正常工作。对于，故障，第组桥晶闸管导通顺序为：（无），第组桥晶闸管导通顺序为：（无），第，组桥仍正常工作。同样的分析方法可得出其余各类的故障波形。同一类故障，不同故障状态的波形都遵循上述畸变规律。故障诊断方法故障特征向量的建立在上述故障分类中，同一类故障不同故障元的电压波形相同，只是时间坐标发生平移。以开始导通时刻为起点，将一个工频周期波形等分为个波头，每个波头占。正常状态下个波头形状相同，发生故障时电压波形按一定规律产生畸变。正常波头和畸变波头共同组成个波头的整流电压波形。根据畸变程度和各自故障信息的位置不同可判断出故障类型。为了刻画畸变整流

9、电压波形特征，对故障时波形的一个完整周期（一个完整周期分为正常工作区和故障工作区）采样后作信号预处理，滤去高频分量。由于正常工作区是诊断时的冗余信息，故滤波后将此段整流电压的幅值处理为；对故障工作区定义“伪面积”（即归一化的面积值）来表示，即滤波得到波形包络线后，若包络线幅值比值高，则包络线与时间轴所包围的面积记为正值，否则记为负值。将一个完整周期内的伪面积向量中的分量按照从小到大的顺序排序，所得新的伪面积向量为故障特征向量，其中为故障特征向量的维数。在模式识别学科里，一般把原始数据组成的空间叫模式空间，把分类识别赖以进行的空间称为特征空间。特征提取是为了降低模式的维数，用数学方法把模式的几何

10、特征（或其已较突出的特征）给分离出来而去除模式的一些稳定性特征，使不同模式在特征空间中具有可分性。由于故障波形的原始数据维数很高、故障类型多，而采用“伪面积向量”对样本进行描述达到了降低特征空间维数的目的。故障诊断神经网络故障诊断问题可以看成是模式识别问题。通过对测点进行测量，然后用神经网络从故障征兆空间映像到故障原因，实现故障诊断。本文采用了神经网络来进行故障的模式识别。针对多故障的特点，设计单一的网络进行类故障的诊断可能引起网络结构庞大，训练样本增多，使网络训练难以进行，同时对样本误差较敏感，造成分类精度低，诊断结果不可靠。根据预处理后电压波形的特点和规律，每种故障特征向量彼此独立，且故障

11、特征向量的维数是，中的一种，即可采用个独立的子网络并联构成故障诊断系统的一部分（第二级诊断系统）。本文采用三级诊断，第一级根据一个周期内故障特征向量的维数诊断出使用个并联子网络中的哪一个，第二级利用子网络诊断出是哪一类故障，第三级利用编码中首次出现故障信息的位置诊断到故障类中的具体故障元。在第一级诊断中，判断出一个周期内故障特征向量的维数，将属于这一类的各故障特征向量作为神经网络的训练样本。在选择训练样本时考虑到了实际运行时触发角的变化，因此对触发角在°°之间每隔°取一组电压数据及相对应的故障特征向量。样本是通过仿真方法得到的，样本总数为。各并联网络的结构相同，如

12、图所示。采用子网络来识别整流器输出电压波形特征时，将触发角（弧度值）和故障特征向量作为网络的输入向量，因此输入层的维数为；隐含层神经元个数为；输出层的神经元个数为。本网络隐含层神经元的传递函数均选用对数型传递函数，以保证网络的非线性特征；输出神经元的传递函数选用线性传递函数。训练学习样本时的均方误差。判断整流器的个晶闸管的好坏情况，可用开关量来表达它们的状态，“”表示正常，“”表示开路，对故障类进行编码，用位编码表示。其中，第位用于定位第一只晶闸管，第位用于定位第二只晶闸管。当神经网络用于故障诊断时，对位的输出结果进行四舍五入取整，使其成为或，通过这位输出代码可查到对应的故障类的诊断结果。电气

13、传动自动化年第 期（）（）（）为了加快训算速度，采用引入动量项的改进算法。公式为：（）（）（）由于当一定时，故障类内不同故障元对应的波形只是相互平移，故采用三值逻辑编码的方法，利用编码中首次出现异常信息的位置诊断到故障类中的具体故障元。将正常波头的某个采样值作为基准，编码为；等间隔对采样值取值（在个采样值中取个值）与基准比较，如果是对正常波头采样，则编码为；如果对异常波头的采样值比基准低，则编码为；如果对异常波头的采样值比基准高，则编码为。例如当°时，以采样周期同步进行整流桥整流电压和相电压的数据采集，从到这一个一个完整周期内，编码的前几位连续出现若干个，令从编码首位开始算起到前几位

14、连续出现若干个的最末一个的位置记为，则（），表示取不同值时对应各故障类中不同的故障元，其中，。触发角在°°之间每隔°取一组故障特征向量，将每一类的故障特征向量分别对排好顺序的伪面积（，）作多项式拟合，得到故障类的故障特征向量为（，），其中为第一级诊断中包含的故障类的个数。当触发角不为以上几种情况时，例如当°时，对的采样信号经预处理后得到的故障特征向量为。查找出与距离最小的，即可判别出故障类。故障类中故障元的识别方法同触发角为°、°、°、°、°、°、°时的情况。仿真实验训练后的网络对测试

15、样本（非学习样本）的输出结果也是令人满意的，见表。图中（）为，同时不导通时的（实线）和对其滤波后的效果（虚线）；（）为对滤波后的信号作预处理；（）为双隐层神经元个数为时前向网络训练过程中误差变化情况；（）为双隐层神经元个数为时前向网络训练过程中误差变化情况。当°，训练后的网络对测试样本的输出结果也是令人满意的，见表。例如，同时不导通时，将网络实际输出结果进行四舍五入取整，得到向量，即可知该故障的故障类为，类；三值逻辑编码为，从编码首位开始算起到前几位连续出现若干个的最末一个的位置为，则定位该类中的故障元为（），即可知该故障类内的故障元为，。同理可以诊断出其它种类的故障元。（）图仿真实

16、验结果年第期闫淑群，李敏远基于模式识别的复杂二十四脉波可控整流电路故障诊断方法 表 神经网络对测试样本的输出 工况 故障位置 希望输出 （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 电气传动自动化 年 第 期 构的二十四脉波可控整流电路的故障诊断 问题。 参考文献： 刘庆珍， 蔡金锭， 涂 娟 基于粗糙集理论的电 力电子电路故障诊断 福建工程学院学报， （ ， ） ： 苏 鹏 声 ， 王 志 强 ， 姜 建 国 用 人 工 神 经 网 络 诊 断 电 力 电 子 主 回 路 故 障 清 华 大 学 学 报 ， （ ， ） ： 李敏远， 陈如清 基于改进谱分析法的大功率 可控 整 流电 路 故 障在

17、线 诊 断系 统 中 国电 机工程学报， ， ） ： （ 马化盛 二十四脉波整流器四种结构形式的分析 华 南理工大学学报， 作者简介： 闫 淑 群 （ ） ， 女 ， 硕 士 研 究 生 ， 研究方向为电力电子装置故障诊 断。 实际输出 （ ° ° ° ° ° ， 开路 ， 开路 ， 开路 ， 开路 ， 开路 ） （ ） （ ） （ ） （ ） 结论 本方法通过对整流电路输出波形的分析及信 号预处理， 依据三级诊断系统对故障元进行诊断 定位。实验表明该诊断方法准确有效， 并具有以下 特点： 分类简单， 运算量小， 定位准确， 诊断速度 快， 达

18、到了在线自动诊断的目的； 解决了不同触 发角对诊断结果的影响， 具有很强的鲁棒性； 能 够实现多种故障同时诊断的功能 ； 各子网络独 立训练， 便于知识库的修改和扩充； 在训练样本不 完备时， 可根据联想记忆功能给出诊断结果。 该方法不涉及晶闸管直通故障情况， 因为该故 障发生时过流保护电路使整流电源停止工作。它同 样适合于带有不同数量平衡电抗器的其他拓扑结 （ 上接第 页） 李 敏 远（ ） ， 男 ， 教 授 ， 研 究 方 向 为 电 力 电 子 技 术 与 智 能控制。 收稿日期： ! 术学报， ， ） ： （ 吴洪洋， 何湘宁 多电平载波 法与 法之间 的 本 质 联 系 及 其 应 用 中 国 电 机 工 程 学 报 ， ， （ ） ： ， ， ， ， 在更高电平的调制策略中， 由于继续采用空 间矢量法， 在算法复杂性上提高很多 ， 可以根据 这种内在联系， 通过三角 正弦调制注入零序电压 的方法来实现与空间矢量调制相同的控制效果， 这是需要进一步研究的重点。 参考文献 李永 东 大容 量 多 电平 变 换 器 北 京 ： 科 学出 版 社 ， （ ， ， ） 熊 健， 康 勇， 张 凯等 电压空间矢量调制与常规 的比较研究 电力电子技术， ，（ ） ： （ ， ， ） ： 周卫平， 吴正国， 唐劲松等 的等效算法 与 的本质联系 中国电机工程学报， ， ） ：