基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的牽引逆變器開路故障多特征融合診斷方法

張國恒，高鋒陽，石巖，高云波

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的牽引逆變器開路故障多特征融合診斷方法

張國恒，高鋒陽，石巖，高云波

(蘭州交通大學(xué) 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

為了增強(qiáng)牽引逆變器開路故障診斷方法對于不確定因素的免疫能力，提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的信息融合診斷方法。以牽引逆變器輸出側(cè)的電流和電壓為信號源，提取小波包熵特征，采用主成分分析法對原始特征進(jìn)行降維，使用貝葉斯參數(shù)估計(jì)法融合降維后的特征量，得到信息互補(bǔ)的新的特征向量。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對融合后的新的特征向量進(jìn)行識別，對不同觀測值情況下的最大后驗(yàn)概率估計(jì)結(jié)果進(jìn)行信息融合并做出決策，進(jìn)而完成故障診斷。建立仿真模型，與使用均值算法的故障分類情況做對比，驗(yàn)證不同轉(zhuǎn)速和白噪聲情況下所提故障診斷方法的有效性。研究結(jié)果表明：所提方法能夠?qū)恳孀兤鱅GBT的單管和雙管開路故障進(jìn)行準(zhǔn)確檢測與定位，能夠去除冗余信息和互補(bǔ)有效信息，具有一定的抗干擾能力，準(zhǔn)確率高，適應(yīng)性強(qiáng)。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)；故障診斷；小波包熵；主成分分析；信息融合；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

采用IGBT作為主電路功率器件構(gòu)成的三相逆變器在現(xiàn)代工業(yè)中應(yīng)用廣泛。IGBT的高頻開斷使得逆變器容易發(fā)生故障[1]，其中大部分為IGBT的短路和開路故障[2?3]。短路故障時(shí)間短，對系統(tǒng)的影響大，一般情況下系統(tǒng)都有良好的硬件保護(hù)措施[4]。對于牽引逆變系統(tǒng)而言，開路故障會(huì)引起電機(jī)定子電流不平衡，諧波含量大，對電機(jī)的輸出電磁轉(zhuǎn)矩造成嚴(yán)重影響，如果不能及時(shí)隔離故障，將會(huì)導(dǎo)致更加嚴(yán)重的故障發(fā)生[5]。開路故障診斷主要通過快速識別和定位故障，以達(dá)到快速隔離故障和保障安全運(yùn)行的目的。尤其對于城軌列車這類對于安全可靠運(yùn)行有非常高要求的設(shè)備，必須要有高效的故障診斷方法予以輔助。目前，逆變器的開路故障診斷方法主要分為3類，分別是基于信號處理、解析模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法[5]。基于信號處理的方法，主要根據(jù)電流和電壓來分析和采集信號的諧波、幅值、頻率等信息，進(jìn)而提取故障特 征[6?7]。基于電流信號處理的方法主要有電流矢量軌跡法[8]、電流矢量軌跡質(zhì)心法[9]、平均電流Park’s矢量法[10]和電流頻譜分析法[11]等，該類方法易受負(fù)載擾動(dòng)和噪聲影響，使用環(huán)境受限，誤診率高。基于電壓處理的方法主要通過測量逆變器的相電壓，功率管極電壓、管電壓等電壓，并與參考電壓進(jìn)行比較而進(jìn)行故障診斷[12]。該類方法需要加裝特定的傳感器，成本較高，但是診斷準(zhǔn)確度高，抗干擾能力強(qiáng)。基于解析模型的故障診斷主要根據(jù)逆變器的數(shù)學(xué)模型，通過殘差信號來進(jìn)行故障檢測和診斷，主要方法有開管函數(shù)模型法和狀態(tài)估計(jì)法[13?14]。該類方法的可靠性依賴于系統(tǒng)參數(shù)的準(zhǔn)確性。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法依賴于計(jì)算機(jī)技術(shù)和傳感器技術(shù)的發(fā)展。典型的方法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]、支持向量機(jī)[16]和專家系統(tǒng)[17]等，該類方法不需要獲得系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型。逆變器供電的牽引電力傳動(dòng)系統(tǒng)具有復(fù)雜多變的特點(diǎn)，動(dòng)態(tài)精確模型難以建立，且考慮負(fù)載擾動(dòng)和噪聲等干擾問題，牽引逆變器開路診斷方法應(yīng)該具有較強(qiáng)的對不確定性因素的免疫能力。采集城軌列車的電力傳動(dòng)系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)中的隱含信息，以其來檢測和診斷故障，可以用來檢測與監(jiān)測城軌列車的健康狀態(tài)。考慮單一信息含量有限，且易被干擾，須考慮多個(gè)故障特征信息，綜合之后做出準(zhǔn)確診斷，降低診斷的不確定 性[18]。實(shí)際工況中，一個(gè)變量可能由多個(gè)因素影響與決定，而且觀察本身可能就有誤差，導(dǎo)致證據(jù)的不確定性，使得當(dāng)前具體狀態(tài)難以確定，所以用不確定知識進(jìn)行推理是很好的方法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)使用概率的方法來進(jìn)行不確定性推理，通過求置信概率分布并以最大后驗(yàn)概率確定當(dāng)前狀態(tài)，且推理算法對信息要求較低，使得不確定信息的推理成為可能。不同的環(huán)境和不確定的觀測值將會(huì)導(dǎo)致不同的結(jié)果，為了提高診斷的準(zhǔn)確率有必要就得到的結(jié)果進(jìn)行再次融合，進(jìn)而做出合理的決策。綜上所述，為了增強(qiáng)牽引逆變器開路診斷方法對于不確定因素的免疫能力，利用小波包熵算法對牽引逆變器輸出側(cè)的電流和電壓進(jìn)行處理，得到多維特征向量，通過主成分分析法對特征向量進(jìn)行降維，使用貝葉斯參數(shù)估計(jì)法融合降維后的電流特征量和電壓特征量，形成新的特征向量。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對融合后的特征量進(jìn)行識別，對不同觀測值情況下的最大后驗(yàn)概率估計(jì)結(jié)果進(jìn)行信息融合并做出決策，進(jìn)而完成故障診斷。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提方法的有效性。

1 系統(tǒng)對象和故障分析

圖1為牽引逆變器結(jié)構(gòu)拓?fù)洌孀兤鳛殡妷盒蛢呻娖侥孀兤鳎渲蠺1~T6為IGBT，D1~D6為反并聯(lián)二極管，負(fù)載為永磁同步電機(jī)，逆變器采用SV- PWM調(diào)制。

T1管發(fā)生開路故障時(shí)，當(dāng)a＞0，a相電流的通路只有D4，盡管D4可以正常續(xù)流，但a相相電壓會(huì)因T1的斷開而受影響，使a相電流不能正向增大，即電流正半周期為0。當(dāng)T3或T6導(dǎo)通時(shí)，ab為?d或0。當(dāng)a<0，a相電流的通路只有T4或D1，電流不受影響。當(dāng)D1導(dǎo)通時(shí)，T3或T6的導(dǎo)通將會(huì)導(dǎo)致ab為0或d。當(dāng)T4導(dǎo)通時(shí)，T3或T6的導(dǎo)通將會(huì)導(dǎo)致ab為?d或0。

圖1 牽引逆變器結(jié)構(gòu)拓?fù)?/p>

T1和T4管發(fā)生開路故障時(shí)，a相電流的正負(fù)向流通路徑被阻斷，僅存在續(xù)流通路，a相電流為0。如果忽略二極管的導(dǎo)通，隨著T3或T6的導(dǎo)通，ab為?d/2或d/2。

由于電機(jī)為星形接法且無中性點(diǎn)，三相定子電流之和為0，不同的故障會(huì)導(dǎo)致相電流發(fā)生不同程度的畸變。逆變器的線電壓與開關(guān)信號和a方向有關(guān)，功率管的開路故障相當(dāng)于恒關(guān)斷狀態(tài)，逆變器輸出的線電壓將會(huì)因不同的功率管故障而受到不同程度的影響，且負(fù)載的變化對電壓影響不大，使得基于電壓的故障診斷方法對負(fù)載變動(dòng)有較高的免疫力。研究包括正常狀態(tài)、單管故障、雙管故障，總共22個(gè)狀態(tài)，提取特征量并利用其差異性而完成故障診斷。

2 故障診斷

圖2為牽引逆變器開路故障診斷框圖，利用傳感器采集牽引逆變器輸出電壓和三相電流，通過小波包熵算法提取故障特征量，用主成分分析法對其進(jìn)行降維處理。在信號經(jīng)過處理之后，使用貝葉斯參數(shù)估計(jì)法進(jìn)行信息融合，得到故障的最大后驗(yàn)概率估計(jì)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以簡化最大后驗(yàn)概率估計(jì)，計(jì)算得到最大后驗(yàn)概率估計(jì)值。由于觀測數(shù)據(jù)本身可能存在誤差，所以綜合不同觀測值下的最大后驗(yàn)概率估計(jì)值做出決策，進(jìn)而完成故障診斷。

2.1 小波包熵特征

小波包在時(shí)域和頻域上都能對信號進(jìn)行很好的表征，尤其是能表征突變的信息量，從而保證挖掘到更加完整的信息。系統(tǒng)的不確定性程度可以用信息熵描述，信息熵隨不確定性的增大而增大[19]。小波包與信息熵結(jié)合后所構(gòu)建的小波包熵特征既可以對突變信號進(jìn)行時(shí)頻局部化分析，又可以對信號能量分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

圖2 牽引逆變器開路故障診斷框圖

以逆變器輸出側(cè)的線電壓和定子電流為信號源，提取小波包能量熵特征方法[20]如下：

1) 使用db3算法對信號進(jìn)行3層小波包分解，得到8個(gè)頻帶的信號序列。

2) 對8個(gè)頻帶內(nèi)的信號序列進(jìn)行單支重構(gòu)。

3) 計(jì)算得到小波包能量熵。

小波包能量熵定義為

式中：S為信號的第層第個(gè)小波包能量熵；為原始信號長度。

4) 分別求得8個(gè)小波包能量熵，以其構(gòu)造特征向量，記為，則=[30,31,32,33,34,35,36,37]T。

2.2 主成分分析法降維

主成分分析法是通過投影的方式消除變量間的相關(guān)性[21?22]，進(jìn)而減少原始數(shù)據(jù)的復(fù)雜度，用更少的量表征全部信息。

1) 標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

使數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其轉(zhuǎn)化函數(shù)為：

式中：為樣本數(shù)據(jù)；為樣本數(shù)據(jù)的均值；*為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)；為樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，對原始數(shù)據(jù)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。

2) 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣、特征向量和特征值。

求出的特征值和特征向量，將特征值按由大到小順序排列，對應(yīng)的特征向量也按順序排列，得到特征向量矩陣。

3) 計(jì)算方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率。

圖3是主成分分析流程圖。

2.3 信息融合

設(shè)單個(gè)傳感器的特征觀測值為S，故障類型的估計(jì)值為，根據(jù)貝葉斯估計(jì)求損失函數(shù)的期望值，即風(fēng)險(xiǎn)為

則個(gè)傳感器故障信息融合值為

多個(gè)傳感器多個(gè)特征融合可以看作是一個(gè)傳感器多個(gè)特征融合問題，通過觀測數(shù)據(jù)可以得到故障類別的后驗(yàn)概率和最大后驗(yàn)估計(jì)值。

2.4 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故障診斷

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目的在于簡化最大后驗(yàn)概率估計(jì)公式并求得最大后驗(yàn)估計(jì)值。

通過專家知識和參數(shù)學(xué)習(xí)可以確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率以及葉節(jié)點(diǎn)的條件概率。在故障時(shí)，可以獲得一系列觀測故障數(shù)據(jù)，通過故障數(shù)據(jù)來推理發(fā)生故障的位置與類別。

通過先驗(yàn)概率和條件概率可以計(jì)算得出后驗(yàn)概率。

選擇樸素貝葉斯分類器，該分類器假設(shè)特征變量間相互獨(dú)立，減小貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的復(fù)雜性。后驗(yàn)概率簡化為

分類的目的是計(jì)算出基于信息融合的觀測數(shù)據(jù)的最大后驗(yàn)概率估計(jì)值，進(jìn)而判斷與識別多種故障類別。簡化后的最大后驗(yàn)概率估計(jì)為

后驗(yàn)概率計(jì)算公式為

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分為2層[24]，上面是故障節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)分為2個(gè)狀態(tài)，下面是癥狀節(jié)點(diǎn)，每個(gè)癥狀節(jié)點(diǎn)分為40個(gè)狀態(tài)。圖4為2層貝葉斯網(wǎng)絡(luò)故障診斷結(jié)構(gòu)。

將觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)間化處理，當(dāng)觀測數(shù)據(jù)大于或小于最大值或最小值時(shí)，分別按最大值和最小值進(jìn)行處理，以得到的值作為樣本。由于第三主成分含有信息量較少，區(qū)間劃分有所不同。為了驗(yàn)證診斷方法的有效性，利用大部分樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，以剩余樣本數(shù)據(jù)作為測試樣本。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)由學(xué)習(xí)故障狀態(tài)與正常狀態(tài)的數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)得到。為了減少計(jì)算難度和增加響應(yīng)速度，以測試樣本中特征觀測值作為證據(jù)，使用聯(lián)合樹推理引擎推理得到后驗(yàn)概率。故障診斷的過程變?yōu)椴樵冏C據(jù)量的聯(lián)合概率的過程。

總共6個(gè)特征量，分別為1，2，3，1，2和3。查詢與決策的規(guī)則如下：

1) 查詢6個(gè)特征量，得到后驗(yàn)概率估計(jì)。如最大后驗(yàn)概率不為0，則最大后驗(yàn)概率估計(jì)所對應(yīng)的故障類型就判別為所發(fā)生故障類型；如果最大后驗(yàn)概率為0，則需要執(zhí)行以下判據(jù)。

2) 查詢[1212]，[12312]和[12123]，得到3個(gè)最大后驗(yàn)概率估計(jì)值，求3個(gè)概率值的平均值，判定最大平均值所對應(yīng)的故障類型為所發(fā)生故障類型。

規(guī)則2是考慮到第三主成分所代表的證據(jù)變量的不確定性，進(jìn)一步求取了證據(jù)變量處于不同狀態(tài)的概率。綜合不同觀測值下的最大后驗(yàn)概率估計(jì)值做出決策，以提高診斷的準(zhǔn)確率。

圖4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)構(gòu)

3 仿真驗(yàn)證與分析

在MATLAB/Simulink中建立逆變器供電的城軌列車牽引電傳動(dòng)仿真系統(tǒng)，負(fù)載參數(shù)依據(jù)為Cit- adis型低地板輕軌車輛所采用的永磁同步電機(jī)[25]，其參數(shù)如表1所示。

表1 永磁同步電機(jī)參數(shù)

圖5和圖6分別為T1管開路和T1管和T4開路時(shí)a相電流波形和a及b相線電壓波形。當(dāng)0.6 s時(shí)，T1管發(fā)生開路故障，電流不能為正，且幅值增大，T1管和T4開路時(shí)，a相橋臂不能正常導(dǎo)通，a相電流為0，兩者的電壓都發(fā)生非常嚴(yán)重的畸變 現(xiàn)象。

(a) T1管開路時(shí)a相電流波形；(b) T1管開路時(shí)a和b線電壓波形

(a) T1管和T4開路時(shí)a相電流波形；(b) T1管和T4開路時(shí)a和b線電壓波形

提取電流信號和電壓信號的小波包熵特征，各自得到8個(gè)特征量，為了減少由于特征量較多而造成的診斷結(jié)構(gòu)復(fù)雜和信息冗余問題，對所得到的特征量進(jìn)行主成分分析，得到能表征所有故障信息的主成分。通過降維處理之后，選擇電流和電壓各自的3個(gè)主成分，以795 r/min轉(zhuǎn)速情況為例，主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率分別為99.8%和99.9%。

取132組樣本，作主成分三維圖。圖7(a)和7(b)分別為電流和電壓的小波包熵特征的3個(gè)主成分所構(gòu)成的三維散點(diǎn)圖。

(a) 電流主成分三維圖；(b) 電壓主成分三維圖

從圖7可以看出，3個(gè)主成分可以確定故障類型，但是電流和電壓獨(dú)自并不能確定總共22個(gè)狀態(tài)類型，而且確定的故障類型有所不同，因此，將電流和電壓特征量聯(lián)合考慮，會(huì)避免單一信息的局限性，且由于第三主成分的信息貢獻(xiàn)較低，同一故障在豎直方向比較離散。

貝葉斯參數(shù)估計(jì)法可以將多個(gè)傳感器信息融合的問題轉(zhuǎn)化為同一個(gè)傳感器多個(gè)特征量的問題。表2為融合后的新的特征量(以795 r/min轉(zhuǎn)速情況為例)。

表2 特征量

采集不同轉(zhuǎn)速電流和電壓信號，經(jīng)過信息處理之后得到902組數(shù)據(jù)樣本，其中測試樣本176組，每種故障類型8組。分別使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與均值2種方法進(jìn)行故障診斷，為了驗(yàn)證采用方法的抗噪能力，在采集的電流和電壓信號中加入信噪比40 dB的白噪聲，經(jīng)過同樣的處理方法后，得到診斷結(jié)果。三者的診斷準(zhǔn)確率如表3所示。

從表3可以看到，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對于所提取到的特征數(shù)據(jù)，有較強(qiáng)的診斷能力，能夠有效檢測正常狀態(tài)、單管故障、雙管故障，且正常狀態(tài)、單管故障和雙管故障的平均診斷準(zhǔn)確率分別為100%，93.75%和94.16%。由于有些故障類型特征數(shù)據(jù)較為接近，且永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)速變動(dòng)，使得均值聚類算法誤差較大。加入噪聲之后，由于信息預(yù)處理之中對信號進(jìn)行了小波包的分解與重構(gòu)，提取到了有效信息，而且貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理對不確定因素有較強(qiáng)的免疫能力，所以，一定范圍內(nèi)的噪聲范圍內(nèi)，所提方法具有較強(qiáng)的抗干擾能力。

表3 診斷結(jié)果

圖8為T1管開路故障時(shí)的后驗(yàn)概率。當(dāng)樣本數(shù)較少時(shí)，由于T1管和T2管特征數(shù)據(jù)相近，2種故障之間難以分辨，T1管開路故障后驗(yàn)概率為0。隨著樣本數(shù)的增加，T1管開路故障后驗(yàn)概率呈增加的趨勢且大于0.5，診斷準(zhǔn)確率上升。從決策的過程來看，當(dāng)樣本較少時(shí)，利用規(guī)則一判定T2管故障，誤診率高，訓(xùn)練樣本增加后，利用規(guī)則1雖然可以診斷T1，但由于第三主成分變量分散，對于其他故障，規(guī)則1判定的后驗(yàn)概率可能為0，規(guī)則2的引入可以增加決策的可靠性。通過實(shí)驗(yàn)也可以得到大多數(shù)的情況需要規(guī)則2才能完成正確的決策。

圖8 T1管開路故障時(shí)的后驗(yàn)概率

4 結(jié)論

1) 能夠很好地區(qū)分牽引逆變器IGBT的正常、單管開路、雙管開路故障，并完成故障定位。隨著城軌軌列車運(yùn)行數(shù)據(jù)的增加，可以豐富模型訓(xùn)練樣本，這將在一定程度上，增加模型的診斷準(zhǔn)確率，同時(shí)增強(qiáng)系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測質(zhì)量。

2) 能夠去除冗余信息和互補(bǔ)有效信息，深度挖掘數(shù)據(jù)信息，使數(shù)據(jù)信息得到高效利用。

3) 能夠有效避免轉(zhuǎn)速突變和白噪聲的不利影響，增強(qiáng)診斷方法對一些不確定因素的免疫能力，完成牽引逆變器開路故障的在線診斷，適應(yīng)性強(qiáng)，有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。

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Multi-feature fusion diagnosis method of open circuit fault for traction inverter based on Bayesian network

ZHANG Guoheng, GAO Fengyang, SHI Yan, GAO Yunbo

(School of Automation and Electrical Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, china)

Order to enhance the immunity of the traction inverter open circuit fault diagnosis method to uncertain factors, an information fusion diagnosis method based on Bayesian network was proposed. Taking the current and voltage on the output side of the traction inverter as the signal source, the wavelet packet entropy feature was extracted, and the original feature was reduced by principal component analysis. The Bayesian parameter estimation method was used to fuse the reduced feature quantity to obtain new feature vector which contains complementary information. The Bayesian network was used to identify the new eigenvectors after fusion, and the maximum posterior probability estimation results under different observation values were fused to make a decision, so as to complete fault diagnosis. The simulation model was established and compared with the fault classification using-means algorithm to verify the effectiveness of the proposed fault diagnosis method under different speed and white noise conditions. The simulation results show that the proposed method can accurately detect and locate the single-tube and double-tube open-circuit faults of the traction inverter IGBT, and can remove redundant information and complementary effective information. The proposed method has certain anti- interference ability, high accuracy and strong adaptability.

data driven; fault diagnosis; wavelet packet entropy; principal component analysis; information fusion; Bayesian network

TM922.7

A

1672 ? 7029(2020)03 ? 0732 ? 09

10.19713/j.cnki.43?1423/u.T20190435

2019?05?20

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2017YFB1201003-020)

高鋒陽(1970?)，男，甘肅白銀人，教授級高工，從事城軌列車健康管理及車載儲能技術(shù)研究；E?mail：329365048@qq.com

(編輯 蔣學(xué)東)