一种逆变器故障诊断方法

文档序号:9522879阅读:1702来源:国知局
一种逆变器故障诊断方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种逆变器故障诊断方法,属于逆变器故障的技术领域。
【背景技术】
[0002] 逆变器故障诊断与其运行状态、元器件结构等因素密切相关,其故障状态和故障 机理具有多元性,由于电力电子器件的脆弱性及其控制的复杂性,W现代开关器件IGBT为 核屯、的PWM控制模块是故障多发环节,目前很多研究人员致力于对逆变器故障诊断方法的 研究,因此如何减少因逆变器故障而造成的停机损失,提高设备使用效率,具有非常重要的 应用价值。但是,现有技术中对引起逆变器故障的原因分析的并不全面,即便逆变器系统在 运行的过程中产生故障征兆,也无法根据其征兆准确并详细的诊断其故障的根本原因。

【发明内容】

[0003] 本发明的目的在于克服现有技术的不足,提出了一种逆变器故障诊断方法,解决 了无法准确诊断逆变器故障原因的问题。
[0004] 本发明是通过如下方案予W实现的: 阳〇化]一种逆变器故障诊断方法,步骤如下:
[0006] 步骤1),逆变器的故障种类包括:外接线回路短路、逆变器主回路短路和逆变器 控制回路异常;根据所述的故障种类建立D-S证据理论的识别框架,即Θ= {Θ1,Θ2,Θ3}, 其中,Θ1为外接线回路短路;Θ2为逆变器主回路短路;Θ3为逆变器控制回路异常;
[0007] 步骤2),将逆变器的故障征兆作为D-S证据理论中识别框架的证据,并对每条所 述的证据进行基本信度分配;
[0008] 步骤3),去除所述的证据中的高冲突并调整所述证据之间的基本信度分配,通过 D-S证据理论融合规则和决策规则,实现对逆变器的故障种类的判别。
[0009] 进一步的,步骤2)中所述的故障征兆包括:电流瞬间变大、电网电压异常、电流变 化连续升高、电流某个输入信号持续不变。
[0010] 进一步的,步骤2)所述的基本信度分配中,表达式如下:
[0011]
[0012] 其中,m为2? - [0,1]的映射,是2 @上的基本置信度分配函数;A为证据的焦元, 是2 ?任一子集,记作£ 20 ;子集m(A)为A的基本置信度,表示对A的信任程度;m(Φ)表 示Φ的基本信任分配值为0。
[0013] 进一步的,步骤3)所述的融合规则表达式如下:
[0014]
阳01引其中,
主卖面;mi、m2、...,1?为同一识另U 框架上的基本置信度,与之对应的焦元分别是Ai、A2、…、A。。
[0016] 进一步的,步骤3)所述的融合决策表达式如下:
[0017]
[0018]若满足,
则判定结果为Ai对应的故障种类;其中,ε1和ε2 为预先设定的口限值。
[0019] 本发明和现有技术相比的有益效果是:
[0020] 现有技术中,对逆变器故障种类的缺乏全面性和客观性,导致工作人员无法根据 逆变器在运行中的征兆合理的判断其具体的故障诊断因素。本发明充分对逆变器的故障原 因进行详细的分析,并进行合理的总结概括,详细的分析了引发逆变器故障的原因,主要包 括外接线回路短路、逆变器主回路短路和逆变器控制回路异常,由此操作人员可W根据其 具体的故障问题进行准确的检修,避免重大的运行事故。
[0021] 本发明利用D-S理论证据将逆变器运行过程中的故障征兆作为信息进行融合,从 而判断逆变器发生的故障的具体原因。D-S证据理论具有融合开放性和处理兼容性的优点, 适用于存在大量不确定性因素的逆变器故障诊断工作,能够解决逆变器故障模式间存在交 叉数据、误判率较高和诊断速度慢的模式识别问题,并有效提高逆变器故障诊断的准确性 和灵敏性。
【附图说明】
[0022] 图1是本发明实施例的逆变器故障诊断方法的流程图;
[0023] 图2是本发明实施例的D-S证据理论中的基本置信度示意图。
【具体实施方式】
[0024] 下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细的说明。
[00巧]一种逆变器故障诊断方法,步骤如下:
[00%] 步骤(一)、逆变器的故障种类包括:外接线回路短路、逆变器主回路短路和 逆变器控制回路异常;利用所述的故障种类建立D-S证据理论的识别框架,即Θ= {Θ1,Θ2,e3},其中,e1为外接线回路短路;Θ2为逆变器主回路短路;Θ3为逆变器控制回 路异常。
[0027] 步骤(二)、将逆变器的故障征兆作为D-S证据理论中识别框架的证据,并对每条 所述的证据进行基本信度分配;其中,逆变器的故障征兆包括:电流瞬间变大、电网电压异 常、电流变化连续升高、电流某个输入信号持续不变。具体方式如下: 阳〇2引(1)识别框架的证据:
[0029] D-S证据理论中识别框架的证据为:Si:电流瞬间变大;S2:电流变化连续增大;S3: 电网电压异常;S4:电流的某个输入信号持续不变。
[0030] (2)基本信度分配:
[0031] 其中,利用D-S证据理论对,每条证据中的焦元进行基本信度分配:设函数m为 2? - [0,U的映射,A为证据的焦元,是2?任一子集,记作沪,且满足:
[0032]
C1 )
[003引其中,m是2?上的基本置信度分配函数;m(A)为命题A的基本置信度指派值,表 示对A的信任程度;πι(Φ)表示Φ的基本信任分配值为0。
[0034] 步骤(Ξ)、去除所述的证据中的高冲突并调整所述的证据之间的基本信度分配, 通过D-S证据理论融合规则和决策规则,实现对逆变器的故障种类的判别。具体的方式如 下:
[0035] (1)去除证据中的高冲突
[0036] 若本实施例中的D-S证据合成存在高冲突的证据,需要找出不和谐焦元,调整冲 突证据体中焦元的基本信度分配。
[0037] 假设识别框架中的证据个数为η,第i个证据的焦元集A的基本信度即为nil(Α)α =1,2,…η),将mi(A)按大小排列为Τι、Τ2、···、!;,则mi(A)的中位数Tm表达式如下:
[0038]
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