专利名称：基于信息熵原理的开关电源故障诊断方法
技术领域：
本发明属于测试技术领域，涉及一种故障诊断方法，通过对开关电源关键节点信号进行信息熵提取，可实现开关电源的故障诊断。
背景技术：
开关电源产品广泛应用于工业自动化控制、军工设备、科研设备、LED照明、工控设备等领域，而且开关电源一般是故障的高发部分，对开关电源快速方便的进行故障诊断具
有重要意义。目前开关电源的故障诊断有人工方法和自动诊断方法。人工方法是利用万用表或者示波器等直接测量开关电源相关节点的电压信号，通过分析节点电压波形，判断开关电源处于什么故障状态。这种方法操作繁琐，效率低；而且开关电源中含有高压部分，如果操作失误会对被测设备和测试人员产生伤害。自动诊断方法主要是利用测试针床，程控飞针等设备，通过测试探针与电路中相应节点接触获取节点电压信号，再对这些信息通过各种变换，运用神经网络、专家系统等进行智能诊断，进而判断出开关电源的故障状态。现有的诊断的方法，可诊断的故障类型比较局限，诊断结果不能准确定位故障位置，所需的测试节点多，导致算法编程复杂。这些都制约了上述方法的应用。
发明内容
本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出了一种基于信息熵原理的开关电源故障诊断方法，提高了故障的识别率，可诊断的故障种类以及提高了故障诊断的可靠性和效率。为实现上述目的，本发明的基于信息熵原理的开关电源故障诊断方法，包括如下步骤(I)建立各种实验开关电源板漏磁信号各特征分布区间的特征值表(Ia)分别选取一块无故障的正常实验开关电源板标记为Btl和m块有不同故障类型的实验开关电源板，分别标记B1, B2, -,Bffl, 100，其中故障类型包括输出整流二极管短路、反馈供电二极管开路、电流采样滤波电路电阻断开、震荡回路电容开路、反馈分压电阻开路和输出端短路；(Ib)采用非接触方式获取各种实验开关电源板磁性元件的漏磁信号，分别为Stl, S1,…，sm，其中Stl为无故障的正常实验开关电源板Btl的漏磁信号，S1为第I个有故障的实验开关电源板B1的漏磁信号，依次类推，Sffl为第m个有故障的实验开关电源板Bm的漏磁信号;(Ic)使用信息熵原理提取实验开关电源板磁性元件漏磁信号Si时域内的时域熵特征和频域内的谱熵特征，并用统计分析的方法提取漏磁信号Si的峰峰值特征、均值特征、 均方根特征和方差特征，得到实验开关电源板Btl至Bm的漏磁信号的各特征，其中实验开关电源板Bi的漏磁信号的特征包括谱熵Hfi、时域熵Hti、峰峰值Vppi、均值％、均方根ri和方差 σ P i = O, I, 2,…，m ;(Id)改变非接触磁探头的测量位置，重复步骤(Ib)-(Ic)g次，10 ^ g ^ 20，对步骤(Ic)提取的实验开关电源板Bi的漏磁信号的各特征，分别求出g个数据的均值及最大偏差，再求出各特征的分布区间，并将各实验电源板各特征的分布区间写入表中，i = 0，1， 2, ···, m,建立各实验开关电源板漏磁信号的特征值表；(2)对被测开关电源板是否故障及故障类型进行诊断(2a)采用非接触方式获取被测开关电源板磁性元件的漏磁信号；(2b)使用信息熵原理提取被测开关电源板磁性元件漏磁信号时域内的时域熵特征Ht和频域内的谱熵特征Hf，并用统计分析的方法提取该开关电源板漏磁信号的峰峰值特征Vpp、均值特征a、均方根特征r和方差特征σ ;(2c)读取特征值表中第一种实验开关电源板漏磁信号的特征分布区间，判断被测电源板各特征是否均在该实验开关电源板漏磁信号的相应特征的分布区间内，若均在相应特征的分布区间内，则被测开关电源板的故障为该实验开关电源板对应的故障，否则读取特征值表中下一种实验开关电源板漏磁信号的特征分布区间，依次进行判断，直到确定被测开关电源板的故障类型，若查找完特征值表仍无法找到与被测开关电源具有相同故障的实验开关电源板，则通过人工方法进行故障确定，并将其故障特征补入特征值表中。本发明和现有的故障诊断方法相比，具有如下优点I)本发明由于利用了信息熵原理，提取了漏磁信号时域内的时域熵特征和频域内的谱熵特征，并结合统计分析的方法提取了漏磁信号的峰峰值特征、均值特征、均方根特征和方差特征，使得不同类型故障之间的信号特征区别明显，使该诊断方法具有算法编程简单，故障识别率高，能够识别的故障种类多的优点。2)本发明由于在特征提取前对漏磁信号进行了归一化处理，消除了被测对象和测试系统距离不确定带来的影响，简化了测试系统的设计，提高了该测试方法的可靠性和扩大了该测试方法的应用范围。下面结合附图对本发明作进一步的说明
图I是本发明故障诊断方法中的特征值表建立流程图；图2是本发明故障诊断方法中的故障诊断流程图。
具体实施例方式本发明的基于信息熵原理的开关电源故障诊断方法，其实现步骤如下步骤1，建立各种实验电源板漏磁信号各特征分布区间的特征值表。参照图I，本步骤的具体实现如下(I)选取各种不同故障类型的实验开关电路板分别选取一块无故障的正常实验开关电源板标记为Btl和m块有不同故障类型的实验开关电源板，分别标记B1, B2, -,Bffl, 100，其中故障类型包括输出整流二极管短路、反馈供电二极管开路、电流采样滤波电路电阻断开、震荡回路电容开路、反馈分压电阻
6开路和输出端短路；(2)获取各种实验开关电源板磁性元件的漏磁信号(2a)在实验开关电源板Btl上连接一个固定电阻，作为开关电源的负载，且能保证电源板在无故障情况下正常工作，并给该电源板供电；(2b)将非接触磁探头置于实验开关电源板Btl的磁性元件附近I 5cm的任意位置处，测量磁性元件的漏磁信号，并对测量出的模拟信号进行放大调理及采样，获得实验开关电源板Btl的漏磁信号的数字序列Stl ；(2c)按步骤(2a)至(2b)同样的方法，获取其余实验开关电源板B1至Bm的漏磁信号，得到实验开关电源板Bi漏磁信号Si, i = 0,1,2,…，m;(3)提取各实验开关电源板Btl至Bm的漏磁信号特征(3a)使用信息熵原理提取实验开关电源板Bi磁性元件漏磁信号Si时域内的时域熵特征Hti和频域内的谱熵特征Hfi, i =0,1,2, ···, m (3al)对采样后的漏磁信号数字序列Stl进行滤波，查找漏磁信号数字序列中的极大值和极小值，进行归一化处理，得到漏磁信号归一化后的数字序列为D= ((I1, d2,…， dk, -,dN}，N为数字序列D的长度，N = 100000，其中D中第k个数据dk按如下公式计算
d , _ ddk = / Γ
(Λ 一 Cl
max mm其中dpk为采样滤波后的漏磁信号数字序列中的第k个数据点，dmax为该数字序列的极大值，dmin为该数字序列的极小值，归一化后所获得的漏磁信号序列D中第k个数据dk 满足0 彡 dk 彡 l,k= 1,2, -,N；(3a2)将区间[O, I]分为η个小区间，η = 100，则各区间间隔大小为1/η，计算出每个小区间的数值分布范围，即第一个区间
，根据漏磁信号序列D中数据dk的大小，统计出每一小区间内包含的漏磁信号序列D中的数据个数~ j = 1,2,…，n，根据和序列D的长度N，得到每一个小区间的数据个数所占总数据个数的比例Ptj
权利要求
1.一种基于信息熵原理的开关电源故障诊断方法，包括以下步骤(1)建立各种实验开关电源板漏磁信号各特征分布区间的特征值表(Ia)分别选取一块无故障的正常实验开关电源板标记为Btl和m块有不同故障类型的实验开关电源板，分别标记B1, B2, -,Bffl, 100，其中故障类型包括输出整流二极管短路、反馈供电二极管开路、电流采样滤波电路电阻断开、震荡回路电容开路、反馈分压电阻开路和输出端短路；(Ib)采用非接触方式获取各种实验开关电源板磁性元件的漏磁信号，分别为S(1， S1,…，Sm，其中Stl为无故障的正常实验开关电源板Btl的漏磁信号，S1为第I个有故障的实验开关电源板B1的漏磁信号，依次类推，Sffl为第m个有故障的实验开关电源板Bm的漏磁信号;(Ic)使用信息熵原理提取实验开关电源板磁性元件漏磁信号Si时域内的时域熵特征和频域内的谱熵特征，并用统计分析的方法提取漏磁信号Si的峰峰值特征、均值特征、均方根特征和方差特征，得到实验开关电源板Btl至Bm的漏磁信号的各特征，其中实验开关电源板Bi的漏磁信号的特征包括谱熵Hfi、时域熵Hti、峰峰值Vppi、均值％、均方根ri和方差σ i; i = 0,l,2,…，m ;(Id)改变非接触磁探头的测量位置，重复步骤(Ib)-(Ic)g次，10 ^ g ^ 20，对步骤 (Ic)提取的实验开关电源板Bi的漏磁信号的各特征，分别求出g个数据的均值及最大偏差，再求出各特征的分布区间，并将各实验电源板各特征的分布区间写入表中，i = 0，1，2,···, m,建立各实验开关电源板漏磁信号的特征值表；(2)对被测开关电源板是否故障及故障类型进行诊断(2a)采用非接触方式获取被测开关电源板磁性元件的漏磁信号；(2b)使用信息熵原理提取被测开关电源板磁性元件漏磁信号时域内的时域熵特征Ht 和频域内的谱熵特征Hf，并用统计分析的方法提取该开关电源板漏磁信号的峰峰值特征 Vpp、均值特征a、均方根特征r和方差特征σ ;(2c)读取特征值表中第一种实验开关电源板漏磁信号的特征分布区间，判断被测电源板各特征是否均在该实验开关电源板漏磁信号的相应特征的区间内，若均在相应特征的区间内，则被测电源板的故障为该实验开关电源板对应的故障，否则读取特征值表中下一种实验开关电源板漏磁信号的特征分布区间，依次进行判断，直到确定被测开关电源板的故障类型，若查找完特征值表仍无法找到与被测开关电源具有相同故障的实验开关电源板， 则通过人工方法进行故障确定，并将其故障特征补入特征值表中。
2.根据权利要求I所述的一种基于信息熵原理的开关电源故障诊断方法，其中步骤 (Ib)所述的采用非接触方式获取各种实验开关电源板磁性元件的漏磁信号，按如下步骤进(Ibl)在实验开关电源板Bi上连接一个固定电阻，作为开关电源的负载，且能保证开关电源板在无故障情况下正常工作，并给该开关电源板供电，i =0，1，2，-,m；(lb2)将非接触磁探头置于实验开关电源板Bi的磁性元件附近I 5cm的任意位置处，测量磁性元件的漏磁信号，并对测量出的模拟信号进行放大调理及采样，获得实验开关电源板Bi的漏磁信号的数字序列Si, i = 0,1,2,…，m。
3.根据权利要求I所述的一种基于信息熵原理的开关电源故障诊断方法，其中步(Ic)所述的使用信息熵原理提取实验开关电源板磁性元件漏磁信号时域内的时域熵特征 Ht和频域内的谱熵特征Hf，按如下步骤进行(Icl)对采样后的漏磁信号数字序列进行滤波，查找漏磁信号数字序列中的极大值和极小值，进行归一化处理，得到漏磁信号归一化后的数字序列为D= W1, d2，···，(!,，…， dN}，N为数字序列D的长度，N = 100000，其中D中第k个数据dk按如下公式计算
4.根据权利要求5所述的一种基于信息熵原理的开关电源故障诊断方法，其中步骤 (Ic)所述的使用统计分析的方法提取该电源板漏磁信号的峰峰值特征Vpp、均值特征a、均方根特征r和方差特征σ，按如下步骤进行(lc. I)对采样后的漏磁信号数字序列进行滤波，滤除尖峰信号，并计算出该漏磁信号峰峰值Vpp ；(lc. 2)查找滤波后漏磁信号数字序列中的极大值和极小值，进行归一化处理，得到漏磁信号归一化后的数字序列为D = {屯，d2，…，dk，…，dN}，N为数字序列D的长度，N = 100000，其中D中第k个数据dk按如下公式计算其中dpk为采样滤波后的漏磁信号数字序列中的第k个数据点，d_为该数字序列的极大值，dmin为该数字序列的极小值，归一化后所获得的漏磁信号序列D中第k个数据dk满足 O ^ dk ^ I, k = 1,2,…，N ；(lc. 3)求出数字序列的D的均值a，(lc. 4)求出数字序列的D的均方根r，(lc. 5)求出数字序列的D的方差
5.根据权利要求5所述的一种基于信息熵原理的开关电源故障诊断方法，其中步骤 (Id)所述的对实验电源板Bi各特征的g个数据分别求均值和最大偏差，再求出各特征的分布区间，按如下步骤进行(Idl)求出实验电源板Bi的g个谱熵特征数据的均值，时域熵特征的均值ft,,峰峰值特征的均值 ΡΡ,，均值特征的均值: ,，均方根特征的均值^，方差特征的均值,1 = 0,1,.2,···, m ；(ld2)求出实验电源板Bi的8个谱熵特征数据的最大偏差AHfi，即八^取8个谱熵特征数据与均值差的绝对值中最大的一个；同理求出实验电源板Bi的时域熵特征的最大偏差ΛHti，峰峰值特征的最大偏差AVppi，均值特征的最大偏差Aai，均方根特征的最大偏差Δ T1,方差特征的最大偏差Δ σ i; i = O, I, 2,…，m ;(ld3)求出实验电源板Bi谱熵特征的分布区间[Ηπ-ΔΗ ,，Sn+ Mt ]，时域熵特征的分布区间[Hti - AHu，Hti + AHu ]，峰峰值特征的分布区间[Vpp, - AVppi， ΡΡ, + ΔνΡΡ;]，均值特征的分布区间[a; - Aat, eh + Aat ],均方根特征的分布区间[r; - An ,r, + An ],方差特征的分布区间[σ,.-Δσ!.，σ,. + Δσ!.], i = 0,1,2,…，m。
全文摘要
本发明公开了一种基于信息熵原理的开关电源故障诊断方法，主要解决现有诊断方法所需的测试点多，编程算法复杂，可诊断故障类型少，不能准确定位的缺点。故障诊断时，先获取开关电源板磁性元件的漏磁信号；再提取漏磁信号的谱熵特征Hf、时域熵特征Ht、峰峰值特征Vpp、均值特征a、均方根特征r和方差特征σ；然后将提取的各特征值与诊断前建立的特征值表中的特征值进行比对，判断出开关电源是否故障及故障的类型。本发明所需的测试点少，仅需要电源板磁性元件的漏磁信号即可实现开关电源的故障诊断，尤其适用于无法进行接触式故障诊断的场合，可用于对各种开关电源的系统测试和故障诊断。
文档编号G01R31/40GK102590762SQ20121005166
公开日2012年7月18日 申请日期2012年3月1日 优先权日2012年3月1日
发明者傅灵忠, 刘彦明, 叶英豪, 方海燕, 李小平, 董庆宽, 谢楷, 陈小东 申请人:西安电子科技大学