電力電子電路智能故障診斷技術探討

方鎮宏

（惠州市鴻業電力信息科技有限公司，廣東 惠州 516000）

0 引 言

電力電子電路智能故障診斷技術的發展，打破了傳統電路故障檢測的方法，使得電路故障診斷逐漸變得自動化、智能化。在高度信息化的社會，電力電子電路技術不斷進步，被廣泛應用于各個領域，滿足了人們的需求。同時，這些電子產品在使用過程中出現了很多問題，最易出現問題的部分是電路。所以，對電子電路故障的診斷非常重要。傳統的電力電子電路故障檢測已經無法滿足當前的社會需求，智能故障檢測技術應運而生。

1 電力電子電路故障產生的原因

電子產品是根據當前擁有的技術進行設計，而技術一直在發展。電子產品在使用過程中出現故障不可避免，而產生電力電子電路故障的原因可能是產品設計問題，也可能是外界的干擾。主要原因可以分為以下幾點[1]：（1）設備操控人員沒有按照嚴格的操作步驟進行規范化操作；（2）電子設備長期處于較為潮濕或者高溫的環境，易導致一些部件被腐蝕；（3）設備在設計制作過程中沒有做好防雷電的防護措施，使得設備易受到雷擊；（4）電子電路運行過程中沒有及時更換受損的零件和改進老化的電路。

電力電子電路故障非常復雜，故障的發生往往是多個原因共同導致的結果。例如，因為設計問題而導致一些零部件的配置不合理，致使設備發生運行不當或者直接短路等故障。通過智能檢測技術能夠直接檢測各個性能指標是否正常，根據相關指數自動檢索故障發生處。

2 電路智能故障診斷技術的相關介紹

在模擬電路故障的研究發展過程中產生了電路智能故障診斷技術。電路智能診斷技術的產生標志著我國電力電子電路診斷技術進入了一個新時期。但是，與國外技術相比，我國的智能故障診斷技術發展相對較晚，因此在發展過程中需借鑒先進的經驗進行檢測技術研究。研究初期，電力電子電路技術經過對比電壓電流的方法診斷故障。在研究不斷發展的過程中，逐漸出現了不同的診斷方法和技術，促進了我國電子診斷技術的高速發展，提高了診斷準確性，節省了人力、物力和財力等。

3 電力電子電路故障智能診斷技術方法

3.1 信息預處理的小波分析

在電力電子電路的智能故障診斷過程中，信息預處理的小波分析具有重要作用。DFT與小波分析對比，小波分析能夠達到DFT所在的時域不能達到的高度。小波分析在故障檢測方面不存在局限性，適用于很多不平穩的信號場所。可見，小波分析的使用范圍非常廣泛，并且能及時解決信號不穩定等問題。小波分析技術也存在一定的缺點，如變換檢測過程中數據計算量非常大，波特性也比較差[2]。

3.2 專家系統診斷法

專家系統診斷法是利用當前的智能計算機技術，通過一些系統存在的專家知識和經驗進行電路故障檢測。它充分利用了爬蟲技術和當前的人工智能技術，具有自動化、智能化特征。專家經驗和方法對故障診斷來說非常重要，能夠通過診斷對可能存在問題的部位進行檢測診斷，操作相對簡單[3]。但是，由于專家經驗不夠全面，也會有一部分失誤，在現實生活中的應用程度還不夠高。

3.3 離散頻譜分析技術

離散頻譜分析技術的研究比較早，因此技術相對比較成熟。當前，這種智能故障檢測方式在電力電子電路故障檢測中作用巨大。離散頻譜分析技術采用離散傅里葉變換DFT。當前的DFT已經在電氣設備信號檢測行業應用廣泛，能夠通過對電氣設備的各種波分離，得出每個信號的頻率等參數。一般情況下，相位較高的參數下，電氣信號的檢測中出現誤差的情況較為明顯。

離散傅里葉變換有正比變換和反變換形式。正離散傅里葉變換和反離散傅里葉變換分別為[4]：

圖1為時域信號的傅里葉變換圖，圖2是頻域信號變換圖。離散傅里葉轉換中，從x1到xn的變換是從時域空間到頻率空間的變換。

圖1 時域信號

圖2 頻域信號

可以看出，兩種信號的頻率明顯不同，可以很容易區分這兩個信號。

從式（1）的離散傅里葉變換公式可以看出，它是一個矩陣和向量的線性相乘，表示為：

綜合式（3）可以計算離散傅里葉變換，相應的python代碼如下：

通過對比代碼的處理結果和Numpy內嵌的FFT計算結果做對比。

以上是DFT的常規計算方法。

3.4 紅外熱像故障診斷技術

紅外熱像故障診斷技術在電力電子電路故障的檢測中同樣適用。在電子設備出現故障的時候，電路運轉故障出現時，它的表面會有溫差出現。紅外熱像診斷技術的故障診斷是在設備的路線絕對溫度變化的基礎上進行的。在高壓電氣設備出現故障時，線路不能正常運行，導致高壓電氣設備的局部線路溫度過高。設備內部的溫度高于限制溫度時，會被產生的熱能轉換成輻射能。在外部達到一定的溫度時，它會產生紅色的光。在很多電子設備線路中，一些線路存在的故障無法通過直觀感受來發現，溫度也不能用普通的溫度測量儀測量[5]。因此，紅外熱像故障診斷技術在此刻非常適用，能通過自身的診斷判斷故障位置。

3.5 主成分分析法

在一些電路故障診斷中，故障產生的主要問題是故障診斷的最重要因素。因此，在電力電子電路故障檢測過程中，應該找到故障產生的主要問題，排除次要冗雜，將電力電子電路故障在最短的時間內用最快的方法解決。在主成分分析法中，它在系統中能夠輸入多個變量，并且轉換變量，選擇比較重要的幾個變量。這種變量的統計方式比較特殊，能夠參照系統中變量之間的變化，由輸入的變量形成矩陣的特點確定壓縮。在變量處理過程中，根據變量的數據成分進行預處理，然后得出分析所需的主要成分變量。主成分分析法主要應用于信息數據較多、變量之間的復雜度較大的時候。通過主成分分析過濾變量中的冗雜，覆蓋原始數據中的不重要成分，表達出最主要的信息數據，在較短的時間檢測出故障，便于電力電子電路故障診斷。

4 電力電子電路智能故障診斷技術的應用

4.1 建立完整的數據信息庫

數據信息庫的建立很大程度上依賴于電力電子電路智能故障診斷技術。智能故障診斷技術能夠在很大程度上提高整個信息數據庫的完整性和有效性，并且提高診斷效率。智能故障診斷技術在診斷過程中發現問題、解決問題，把它及時存入信息數據庫中。信息數據庫主要包括一些電路運行的數據和一些相關的診斷報告等，然后通過將這些數據與數據庫中存在的數據進行對比分析，判斷電路中存在的狀況，迅速找到電力電子電路中的故障點[6]。

4.2 對輸電線路故障進行準確檢測

電力電子電路故障是電子設備中經常存在的問題。由于電子信息技術的高速發展，電子產品和設備已經存在于人們生活的方方面面。市場的需求要求電子產品的故障檢測必須具備強大的技術支持，而智能故障診斷技術通過全方位檢測電子電路故障，應用故障分析方法分析故障所在處，在最短的時間最快找到故障點。根據電路的故障情況對電路進行維修和改良，以保障電路的正常運行。

4.3 準確模擬電路的運行情況

高速信息化的時代，電力電子電路智能故障診斷技術獲得了快速發展，很多智能診斷技術被用于人們的生活實踐活動中，為企業解決了很多難題，促進了社會的智能化發展。與以往的電子產品相比，當前的電子產品對相關的電子技術要求更高，需要的工作更多。企業為了保證電子產品中電的路運行，運用當前的電力電子電路智能故障診斷技術對其電路進行模擬運行，然后通過檢測到的各種數據及參數分析和診斷電子設備的性能，以此推斷可能發生的故障，通過故障修復及改進，預防后期發售出現故障的可能，保證電子設備的正常運行。由于企業通過電路模擬進行分析和診斷，降低了故障發生率，使得發售的電子設備能夠更加安全穩定地運行。

5 結 論

近幾年，我國電力電子電路設備行業得到了很大發展。盡管在發展過程中得到了一些限制和打擊，但并沒有阻止我國電子電路技術的發展，各種電力電子電路故障逐漸復雜化和多樣化，使得智能故障診斷技術面臨著巨大的挑戰。電力電子電路故障的出現降低了電子設備的使用壽命，減緩了電子設備產業的發展。對于當前的電力電子電路故障檢測，傳統意義上的故障診斷已經不能滿足當前的需求，而此時智能故障診斷技術的出現取得了迅速發展。因此，企業應該增加對智能診斷技術相關研究的投入，加大對電力電子電路智能故障診斷技術的應用，以研究更加便捷易操作的智能診斷系統，提高電子設備的使用壽命，使企業得到快速發展，促進我國電力電子電路智能故障診斷技術的發展。