基于神經網絡的三電平逆變器故障診斷研究

劉怡君 聶其燕 盧一揚 王磊楊 劉 林

（安徽工程大學電氣工程學院，安徽 蕪湖241000）

0 引言

逆變器中的功率元器件及其控制電路是最易發生故障的薄弱環節，功率變換器工作在高頻狀態，損耗較大，發熱嚴重，發生故障的概率最大，而最新研究也表明：變頻調速系統中功率變換器的故障占整個驅動系統故障的80%以上。功率變換器發生故障會使電動機在非平衡供電狀態下工作，長期下去會使電動機受到嚴重損壞。在三電平逆變器系統中，主電路功率開關器件是其中最易于發生故障的薄弱環節[1-3]。因此，針對三電平逆變器產生的故障波形進行故障診斷具有很好的實用價值。本文利用神經網絡方法對三電平逆變器故障診斷問題進行了研究。

1 三電平逆變器故障診斷分析

常見的三電平逆變器的主電路故障模式可分為以下幾種[4]：（l）任一功率開關管基極驅動電路故障；（2）任一功率開關管短路故障；（3）任一功率開關器件管間歇性斷路故障；（4）任一逆變橋臂幾個功率開關管同時斷路故障；（5）任一逆變橋臂幾個功率開關管同時短路故障；（6）交叉兩逆變橋臂幾個功率開關管同時斷路故障；（7）無源元件失效故障。在實際運行中，更多關注的是功率開關管的短路和開路故障。因為這兩種故障最為常見，所帶來的損失也比較嚴重。其中，短路故障發生時，若系統中有電流傳感器過流保護，會很快引發過流保護。短路故障由于存在時間比較短，若要求在線實時的診斷和檢測可能難度會很大，并且短路故障最終還是會表現為開路故障。考慮以上原因，本文主要研究三電平逆變器主電路中功率開關管的開路故障，即以上的（1）、（4）和（6）診斷問題。

2 基于神經網絡的三電平故障診斷方法

由于BP神經網絡簡單實用、理論成熟，便于工程應用。因此，本文選用BP網絡作為三電平逆變器故障診斷網絡。圖1為基于BP網絡的三電平逆變器故障診斷流程圖。

3 實驗結果及其分析

圖2為三電平逆變器工作示意圖，供電回路為典型的交-直-交變換電路。三相交流電通過三相橋式整流后得到直流電，三電平逆變器再將直流電變成三相交流電后給負載供電。圖3為硬件實驗臺。

圖4 為無故障時三電平逆變器主電路輸出電壓波形，三電平逆變器輸出的線電壓從波谷到波峰之間的電壓等級數為5，輸出的相電壓從波谷到波峰之間的電壓等級數為9，這些波形經濾波后即為所要求的正弦波形。

在故障診斷時，人為將三電平逆變器中功率IGBT的驅動信號去掉，來模擬各類開路故障狀態。首先，制造25種IGBT典型故障。圖5為A相Sa1開關管故障時逆變器輸出電壓波形。圖中看到，Sa1管故障時，逆變器輸出相電壓在負半周正常，而在正半周相電壓幅值只有正常工作時的1/2。

實驗中采樣三電平逆變器系統的三相輸出電壓波形，在一個周期20ms內連續采樣128點，將采樣數據存入緩沖區。先對各種典型故障波形用邏輯規則進行判斷，然后查詢典型故障表進行故障定位，最后給出正確診斷結果。采用用神經網絡對逆變器的非典型進行診斷時，將電壓信號經過d-q變換后，對這些數據進行歸一化處理，并作FFT分析，得到8個特征信號數據：d和q分量各自的直流分量、基波幅值、基波相位、二次諧波相位。將特征信號輸入已學習好的待診神經網絡，在神經網絡輸出層的6個輸出節點可得到其輸出結果，進行四舍五入取整后，就得到最后診斷結果表示的故障代碼。根據故障診斷得到的故障代碼與故障編碼表進行比較得到診斷是否正確，若完全相符，則表明診斷正確。為了完備的實驗驗證，通過改變負載和輸入電壓大小，對3組144個非典型故障樣本進行診斷，有125個故障被正確診斷，正確率為87%。

4 結論

本文設計了基于神經網絡的三電平逆變器的故障診斷實驗平臺，構建了三電平逆變器的主電路，設計了DSP的外圍電路，包括信號緩沖保護電路、驅動電路、電壓電流檢測電路、輔助電源等。編寫了三電平逆變器的SVPWM信號發生程序和故障診斷程序等。實驗結果表明，本文提出的基于BP神經網絡的三電平逆變器故障診斷方法具有一定的可行性和實際應用價值。

［1］安群濤,孫力,孫立志.三相逆變器開關管故障診斷方法研究進展[J].電工技術學報,2011,26(4)：135-144.

［2］湯清泉,顏世超.盧松升.三電平逆變器的功率管開路故障診斷[J].中國電機工程學報,2008,28(21)：26-32.

［3］周京華,劉輝臣,姚亞蘭.三電平大功率變頻器故障特征及診斷方法研究[J].電力電子技術,2009,43(6)：1-3.

［4］肖剛.三電平逆變器故障診斷研究[D].西安：西安理工大學,2007.