一种基于间隙度的变换器故障定量诊断方法

文档序号:33623995发布日期:2023-03-25 14:21阅读:67来源:国知局
一种基于间隙度的变换器故障定量诊断方法

1.本发明涉及变换器故障诊断技术领域,具体涉及一种基于间隙度的变换器故障定量诊断方法。


背景技术:

2.接口变换器作为主要的ac/dc、dc/ac电力电子变换模块及功率控制单元,在新能源为主体的新型电力系统中无处不在。然而,接口变换器在工作过程中始终承受较高的电应力和热应力,直流侧和交流侧的各种扰动叠加会进一步加大电流、电压峰值,不可避免的增加变换器系统故障发生率。
3.已有基于信号的故障诊断方法通常以系统一种或几种输出状态作为故障诊断的依据,仅仅表征故障的状态改变;基于数据的方法虽然可以通过样本训练得到故障类型的信息,但将整个系统作为一个黑箱,没有明确故障系统与原系统的偏离程度;基于模型的方法虽然一定程度上可以反应故障内部机理,但已有的欧氏距离度量方法仅能衡量电流、电压状态偏差,以衡量输出状态变化。对于变换器这一类实际物理系统,外部信息不能准确表征变换器实际输出能力的变化,若不明确故障严重程度,忽视偏差小但后果严重的故障,必定造成故障发酵,难以针对高比例电力电子设备电网发展下的高可靠性要求实现最优容错。


技术实现要素:

4.为了克服以上技术问题,本发明的目的在于提供一种基于间隙度的变换器故障定量诊断方法,在故障定量诊断指标中引入系统输出能力映射,使得诊断结果在表示故障程度标签的同时,可以反映故障对变换器功率输出能力的影响。
5.为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
6.一种基于间隙度的变换器故障定量诊断方法,包括以下步骤;
7.步骤1:基于待检测的目标变换器拓扑结构,根据kvl和kcl原理,得到标称系统模型p1(s)和故障系统模型p2(s),并计算,该变换器标称系统和故障系统之间的间隙度量值;
8.步骤2:建立变换器系统电流、电压状态二维映射空间,并在该空间中使用间隙度划分故障定量指标;实现变换器故障相对定量大小与步骤1得到的间隙度量映射关系;
9.步骤3:引入控制输出,将二维空间扩展至三维空间,将变换器故障下功率输出能力直接与定量诊断指标相联系;
10.步骤4:基于上述系统电流、电压状态和变换器控制输入三者之间的映射关系对应故障运行点,与标称系统期望运行点在控制输出轴上相比较,得到控制输出偏差变量;
11.步骤5:设计决策函数,根据实际工况选取诊断阈值,根据决策函数计算值与预选阈值之间的大小关系判断故障定量等级,给出包含故障定量指标和功率输出能力变化的故障标签。
12.所述步骤2中在二维空间中划分故障定量指标时,建立了等间隙度量空间的概念,
定义每个等间隙度量空间中故障严重程度一致,以变换器预设的等间隙度空间为依据给出故障定量指标。
13.所述步骤1中间隙度计算方法为:
14.假设系统标称模型表示为p1(s),故障模型表示为p2(s),则标称系统和故障系统之间的有向间隙度定义为:
[0015][0016]
则可得到两系统间的间隙度值,定义为p1(s)与p2(s)之间有向距离的最大值:
[0017][0018]
所述步骤2具体为:
[0019]
同时建立被控变量电流x1、电压x2的二维坐标空间,表征故障系统偏离标称系统在输出状态上的距离,以等间隙度空间进行故障定量指标定义。步骤1得到的距离的最大值,为计算出的标称系统(系统1)与故障系统(系统2)间的间隙度值,该值的大小代表两系统之间电流、电压的相关关系改变程度,间隙度值越大,系统1与系统2电流与电压相关关系差别越大;间隙度值越小,系统1与系统2电流与电压相关关系差别越小;当间隙度值为0时,表明系统1和系统2电流与电压相关关系相同,即所得故障模型与标称模型相同,代表故障未发生。
[0020]
所述步骤3具体为:
[0021]
在系统正常情况下,控制输出u对应单一电流x1与电压x2,故障系统也保持此类特性,在同一故障偏差下,u与x1、x2之间关系可由系统故障模型p2(s)得到,同时将u、x1、x2三者作为自变量,即可绘制三维空间运行曲线,从而将原有的x1、x2二维状态变量坐标系下的间隙度扩展至u、x1、x2的三维空间中。
[0022]
所述步骤3中构建三维空间所选用的是控制输出、电流、电压三个变量,将二维状态变量坐标系下的间隙度扩展至三维空间中,并结合标称系统模型绘制正常运行曲线,线上任何一点对应单一的控制输出、电流与电压。
[0023]
所述步骤4具体为:
[0024]
在步骤3中的x1、x2、u坐标系中,存在两条运行曲线,即标称系统运行曲线(p1(s))和由故障容错引起输入状态改变的故障系统运行曲线(p2(s)),当输出状态期望值为x
1ref
、x
2ref
时,假设对于标称系统,控制输入u1可以实现(x
1ref
,x
2ref
)=p1(u1),则对于故障系统p2而言,x1、x2、u三者之间相关关系改变,想要达到期望状态x
1ref
、x
2ref
,需要调节控制输出,即(x
1ref
,x
2ref
)=p1(u1+u),该运行范围对应的变化偏离量u与系统故障量级和类型直接相关,即p1(s)与p2(s)之间的间隙度值相关。故障偏移程度可通过所计算的间隙度值得到,拟基于已知的故障类型的先验故障信号特征和偏差范围确定控制输出偏离量u可用范围,建立如下映射关系:
[0025]umax
={u|||u
1-u2|≤f(δ,pr,p1,p2)}
[0026]
其中,u
max
为u最大可用范围上限值,f(
·
)为非线性函数,pr为与间隙度δ相关的故障先验偏差,p1,p2为正常系统和故障系统,u1和u2分别为标称系统标称运行点对应的控制输出和故障下期望运行点的控制输出。
[0027]
所述步骤5具体为设计决策函数,考虑间隙度δ、控制输出u、电流x1、电压x2,定量故
障等级划分阈值δ1,δ2,δ3,...,以形如的函数表征故障决策,其中δi为间隙度决策等级,x为包括电流x1、电压x2的状态向量,为决策函数。
[0028]
本发明的有益效果:
[0029]
本发明针对变换器故障诊断过程中的定量指标和与之对应的输出能力退化关系进行设计。结合变换器无故障时的标称模型,构建输出状态电流、电压的二维空间,并在此基础上构建输出状态电流、电压和控制输出的三维空间。基于间隙度计算,在二维空间中以系统内部偏差而非输出状态定义故障定量指标,在三维空间中引入控制输出反应变换器故障下输出能力约束,并将故障定量指标和古战下输出能力相映射。该方法针对变换器特定故障,实现定量诊断的同时,给出了变换器故障下输出能力约束条件。使得变换器容错控制律设计具有更强的依据,为提高变换器设备可靠性奠定了理论基础。
附图说明
[0030]
图1是本发明所涉及的含lc滤波变换器电路拓扑图。
[0031]
图2是本发明所涉及的电流、电压二维空间坐标图。
[0032]
图3是本发明所涉及的电流、电压与控制输出三维空间坐标图。
[0033]
图4是本发明所涉及的三维空间中控制输出调节范围示意图。
具体实施方式
[0034]
下面结合实施例对本发明作进一步详细说明。
[0035]
本发明旨在变换器故障时,为故障程度设计定量标签,并将该相对的定量标签与实际变换器功率输出能力变化相映射,使得该故障定量等级标签可以翻译你个变换器故障下输出能力退化程度。以图1中所示的含lc滤波的电压源变换器系统为例,详细说明本发明的实施方法,该系统为二阶系统,包含电感电流、电容电压两个输出状态变量。
[0036]
具体检测步骤如下:
[0037]
step1:依据系统标称模型和故障模型计算间隙度值,该计算方法基于系统传递函数实现;
[0038]
根据系统状态空间模型的到标称系统和故障系统传递函数p1(s)和p2(s)。间隙度计算方法如下:
[0039]
有向间隙度定义为:
[0040][0041]
则可得到两系统间的间隙度值,定义为p1(s)与p2(s)之间有向距离的最大值:
[0042][0043]
同时建立被控变量电流x1、电压x2的二维坐标空间,如图2所示。如图可以表征故障系统偏离标称系统在输出状态上的距离,以等间隙度空间进行故障定量指标定义。
[0044]
step2:建立被控变量电流x1、电压x2与控制输出u之间的三维坐标空间。
[0045]
由于系统正常情况下,控制输出u对应单一电流x1与电压x2,故障系统也保持此类特性,在同一故障偏差下,u与x1、x2之间关系先验可知。依据此,可将二维状态变量坐标系下
的间隙度扩展至三维空间中。具体如图3所示。图中曲线即为标称系统正常运行曲线,线上任何一点对应单一的控制输出u、电流x1与电压x2。
[0046]
step3:确定系统间隙度与故障程度映射关系。
[0047]
在x1、x2、u坐标系中,存在的由故障容错引起输入状态改变的运行曲线,如图4种红色箭头所示,该运行范围对应的变化偏离量u与系统故障量级和类型直接相关。经上述研究,故障类别、故障量级均已知,因此,拟基于已知的故障类型的先验故障信号特征和偏差范围确定控制输出偏离量u可用范围,建立如下映射关系:
[0048]umax
={u|||u
1-u2|≤f(δ,pr,p1,p2)}
[0049]
其中,u
max
为u最大可用范围上限值,f(
·
)为非线性函数,pr为与间隙度δ相关的故障先验偏差,p1,p2为正常系统和故障系统,u1和u2分别为标称系统标称运行点对应的控制输出和故障下期望运行点的控制输出。
[0050]
step4:设计故障定量诊断决策函数。
[0051]
设计决策函数,考虑间隙度δ、控制输出u、电流x1、电压x

,定量故障等级划分阈值δ1,δ2,δ3,...,以形如的函数表征故障决策,其中δi为间隙度决策等级,x为包括电流x1、电压x2的状态向量,为决策函数。
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