王 銳，王 新

(河南理工大學(xué)物理與電子信息學(xué)院，河南 焦作 454000)

基于小波包熵和馬氏距離的級聯(lián)式變頻器故障診斷

王 銳，王 新

(河南理工大學(xué)物理與電子信息學(xué)院，河南 焦作 454000)

針對級聯(lián)式變頻器內(nèi)部功率管開路故障診斷中，逆變側(cè)功率管開路故障隱蔽性較強、診斷較難的問題，提出了一種基于小波包特征熵的故障信號提取方法。為了提高級聯(lián)式變頻器功率管開路故障的診斷精度，采用馬氏距離分類法進行故障診斷。首先，采集某型號級聯(lián)式變頻器在不同工況下的輸入側(cè)電流信號；其次，對采集的電流信號作小波包變換，并提取其特征熵向量作為樣本數(shù)據(jù)集；最后，利用馬氏距離分類法進行故障診斷。試驗結(jié)果表明：采用小波包特征熵提取算法，可以有效地提取級聯(lián)式變頻器功率管發(fā)生開路故障時的電流信號特征；同時，采用馬氏距離分類法，能夠較好地對特征熵向量進行分類和識別。2種算法的結(jié)合，可以有效診斷級聯(lián)式變頻器功率管開路故障，也為變頻器功率管開路故障的診斷提供了新方法。

故障診斷； 級聯(lián)式變頻器； 功率管； 開路故障； 小波包； 特征熵； 馬氏距離

0 引言

近年來，隨著電力電子技術(shù)的快速發(fā)展，基于該技術(shù)的高壓變頻器被廣泛應(yīng)用于冶金、石油、礦山等行業(yè)[1]。然而，在實際現(xiàn)場中，由于使用環(huán)境、人為誤操作等因素，高壓變頻器往往會出現(xiàn)各式各樣的故障，導(dǎo)致系統(tǒng)不能正常工作，從而造成經(jīng)濟損失，甚至引發(fā)安全事故[2]。

級聯(lián)式變頻器是一種常見的高壓變頻器，它由若干個低壓功率單元組成，具有功率器件數(shù)量多、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點，這就使得其發(fā)生故障的概率大大增加。其中，功率器件的開路故障因其對變頻器輸出電流、電壓的影響較小而不易被發(fā)覺，如果不及時診斷可能會帶來安全隱患[3-4]。因此，研究級聯(lián)式變頻器功率管開路故障診斷方法具有重要意義。

小波包變換作為一種新的時頻域分析工具，已被廣泛應(yīng)用于信號處理、故障識別等領(lǐng)域[5]，在處理非平穩(wěn)、突變以及不連續(xù)信號方面具有較大的優(yōu)勢。信息熵理論是建立在概率統(tǒng)計基礎(chǔ)上的、對系統(tǒng)不確定程度的一種描述。它反映了信息概率分布的均勻性，近年來在故障診斷、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域得到較多應(yīng)用，取得了較好的效果[6]。馬氏距離分類法將待判別樣本與總體數(shù)據(jù)集之間的協(xié)方差距離作為衡量數(shù)據(jù)之間相似度的依據(jù)。馬氏距離越小，表明樣本之間的相似度越大。因為馬氏距離不受量綱的影響(即獨立于測量尺度)，能夠考慮到各種特性之間的聯(lián)系，并且可以排除變量之間相關(guān)性的干擾，所以相比傳統(tǒng)的歐氏距離法，其具有很多優(yōu)勢[7-8]。

本文將小波包變換理論與信息熵理論相結(jié)合，作為提取變頻器故障信號特征的方法；基于馬氏距離分類法建立故障診斷模型，對級聯(lián)式變頻器功率管開路故障進行診斷。試驗結(jié)果表明，2種方法的結(jié)合，可以有效地診斷級聯(lián)式變頻器功率管開路故障，并提高了故障診斷的精度。

1 級聯(lián)式變頻器故障特征分析

級聯(lián)式高壓變頻器采用多個低壓功率單元相互級聯(lián)，以實現(xiàn)高電壓輸出[9]。本文以6 kV級聯(lián)式高壓變頻器為研究對象，其結(jié)構(gòu)原理如圖1所示。

圖1 級聯(lián)式高壓變頻器結(jié)構(gòu)原理圖

級聯(lián)式高壓變頻器采用5級串聯(lián)結(jié)構(gòu)，每相由5個額定電壓為690 V的低壓功率單元串聯(lián)而成，因而每相輸出電壓可達3 450 V。三相采用星形連接方式時，可使輸出線電壓達到6 000 V左右，滿足多數(shù)工業(yè)場合的變頻器輸出要求。

低壓功率單元結(jié)構(gòu)原理圖如圖2所示。圖2中，每個功率單元均可視作1個交-直-交的電壓型單相輸出低壓變頻器。該功率單元的整流側(cè)采用三相橋式不可控全波整流，中間環(huán)節(jié)采用電容進行濾波與儲能，輸出側(cè)為H橋式逆變電路。輸出側(cè)由4個功率管組成(本文以VT1～VT4表示)，以提供單相等幅的交流脈沖寬度調(diào)制(pulse width modulation,PWM)波形輸出電壓。

因為級聯(lián)式變頻器運行時，其內(nèi)部功率管往往處于導(dǎo)通或者關(guān)斷狀態(tài)，所以容易引起開路故障。在實際工作中，為了避免變頻器停機，變頻器往往不監(jiān)測和報警這類故障，這樣會給系統(tǒng)帶來嚴重的安全隱患。

本文以實際現(xiàn)場某型號級聯(lián)式變頻器發(fā)生功率管開路故障為例，采集其在不同工作頻率下的輸入側(cè)電流信號，并以采集到的電流信號作為提取功率管開路故障特征的信息源，實現(xiàn)對級聯(lián)式變頻器功率管開路故障的診斷。

2 電流信號的小波包特征熵提取步驟

2.1 級聯(lián)式變頻器電流信號的小波包分解

假設(shè)級聯(lián)式變頻器運行時輸入側(cè)電流信號為i(t)，可以采用以下方法對電流信號作小波包分解。

(1)

式中:h(k)和g(k)分別為高、低通濾波器組。

級聯(lián)式變頻器輸入側(cè)電流信號的小波包分解，實質(zhì)上是將電流信號i(t)分別通過高通濾波器組h(k)和低通濾波器組g(k)，分解到低頻與高頻通道內(nèi)。此外，在小波包分解后的各個節(jié)點處，可以進行系數(shù)重構(gòu)。具體的重構(gòu)算法此處限于篇幅，不再贅述。小波包分解各節(jié)點重構(gòu)信號反映了該節(jié)點所對應(yīng)頻段成分在原始信號中的分布狀況，即實現(xiàn)了對原始信號的頻域抽取，在故障診斷中反映了狀態(tài)特征頻率的變化[10]。

2.2 級聯(lián)式變頻器電流信號特征熵的提取

在提取電流信號特征熵時，需要先提取該電流信號的包絡(luò)。提取信號包絡(luò)通常采用希爾伯特(Hilbert)變換法，其具體實現(xiàn)步驟如下[11]。

①首先，定義所求包絡(luò)的原始信號i(t)的解析形式為g(t)。g(t)的基本形式為：

(2)

②求取該解析信號g(t)的幅值A(chǔ)(t)，即原始信號i(t)的包絡(luò)：

(3)

③將所求的包絡(luò)信號按時間軸均分，并求取每段的能量值。能量值求取公式為：

(4)

式中：i=1,2,…,N；t0、t1分別為第i分段的起、止時間點。

④對各分段包絡(luò)信號的能量作如式(5)所示的歸一化處理。根據(jù)信息熵的基本定義，原始信號的特征熵值可表述為式(6)。

(5)

(6)

式中：C(i)為第i段包絡(luò)信號能量歸一化后的值；H為所求信號的特征熵值。

3 馬氏距離分類原理

馬氏距離分類法是建立在統(tǒng)計基礎(chǔ)上的分類算法，它按照每個總體的特征構(gòu)造相應(yīng)的判別準則，并通過計算樣本到各總體的“距離”來判定樣本所屬的類。馬氏距離分類法通過協(xié)方差矩陣把“距離”無量綱化，克服了傳統(tǒng)歐式距離法的缺陷，從而能夠方便地度量觀測樣本和已知樣本集間的距離，因而適用于故障分類。其具體分類原理如下[12]。

①馬氏距離的計算。

設(shè)任意一個P維樣本X到某一P維總體G的馬氏距離為d(X,G)，其計算公式如下：

(7)

式中：μ為P維總體G的均值向量;S為樣本總體的協(xié)方差矩陣。

②2類總體分類規(guī)則。

假設(shè)有2類總體G1、G2所含的樣本均為P維樣本，其均值向量分別為μ1、μ2，其協(xié)方差矩陣分別為S1、S2。若假設(shè)X為待判別樣本，則有如下判別規(guī)則：

若d(X,G1)≤d(X,G2)，則X∈G1；

若d(X,G2)≤d(X,G1),則X∈G2。

③多類總體分類規(guī)則。

在2類總體分類規(guī)則的基礎(chǔ)上，擴展到k類總體G1,G2,…,Gk。它們的均值向量與協(xié)方差矩陣分別為μ1,μ2,…,μk和S1,S2,…,Sk，則對任意1個待判樣本X，有如下規(guī)則：

4 試驗分析

4.1 級聯(lián)式變頻器功率管開路故障診斷流程

將小波包特征熵方法求得的電流信號特征熵向量，作為診斷級聯(lián)式變頻器功率管開路故障的特征向量，并采用馬氏距離分類法來實現(xiàn)其功率管開路故障診斷。級聯(lián)式變頻器故障診斷流程如圖3所示。

圖3 故障診斷流程圖

4.2 電流信號特征熵向量提取

以1臺負載為風(fēng)機的6 kV高壓型級聯(lián)式變頻器為研究對象，在對通風(fēng)機的實際測試中，由于功率單元A5線路板上接插件松動而造成其逆變側(cè)VT4管未有效觸發(fā)，則該故障相當(dāng)于功率管開路故障。本文通過數(shù)據(jù)采集儀，采集該變頻器在不同工作頻率下的輸入側(cè)電流信號。其中，數(shù)據(jù)采集儀的采樣頻率設(shè)置為f=5 kHz。

采集工作頻率在35～50 Hz時的變頻器輸入側(cè)電流信號。在故障狀態(tài)下，共采集了30組電流信號。更換故障功率單元以后，在正常狀態(tài)下，采集了20組電流信號。

部分故障以及正常狀態(tài)下的輸入側(cè)電流波形如圖4所示。

圖4 輸入側(cè)電流波形

對采得的50組電流信號作小波包特征熵向量的提取，具體的實現(xiàn)步驟如下。

①對A相采集的正常與故障電流信號，分別作3層小波包分解，選取db3小波作為基小波，并分別對第3層8個節(jié)點處的信號進行重構(gòu)。

②對于步驟①中重構(gòu)的8個節(jié)點信號，采用希爾伯特變換法求取其包絡(luò)。

③對于步驟②中求得的8個包絡(luò)信號，依據(jù)能量均等原則，按時間軸劃分成8等份，并求取各段的起、止時間點。

④按照本文方法，依次求取這8個分段的能量，對各分段能量歸一化并求取對應(yīng)的特征熵值H0～H7。將這8個特征熵向量值作為診斷級聯(lián)式變頻器功率管開路故障的1組特征向量T=[H0,H1,…,H7]。

分別求取本文采集的50組電流信號的特征熵向量，并將其中30組用于訓(xùn)練、20組用于診斷。部分特征熵向量如表1所示。

表1 部分特征熵向量

4.3 基于馬氏距離的變頻器故障診斷

采用馬氏距離分類法進行故障診斷時，要先對樣本數(shù)據(jù)進行編號，將正常狀態(tài)與功率管開路故障狀態(tài)這2種模式的數(shù)據(jù)集記為G1和G2。由上文可知，本文針對這2種模式，一共采集了50組數(shù)據(jù)。對這些數(shù)據(jù)進行編號并添加標(biāo)簽：1～20為數(shù)據(jù)集G1，代表正常狀態(tài)(標(biāo)簽1)；21～50為數(shù)據(jù)集G2，代表A5單元功率管VT4開路故障狀態(tài)(標(biāo)簽2)。從中選取20組數(shù)據(jù)作為馬氏距離分類算法準確度的測試集，其余數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。測試集中分別包含：16～20組期望輸出為標(biāo)簽1；36～50組期望輸出為標(biāo)簽2。采用馬氏距離分類法對測試集進行故障診斷，診斷結(jié)果表明，實際診斷的故障模式與預(yù)測相同。

為了對比診斷精度，本文同時采用了歐氏距離分類法對相同的特征熵數(shù)據(jù)進行分類識別。其中，訓(xùn)練樣本集與測試樣本集均與前文相同。記錄其分類診斷結(jié)果，診斷精度對比如表2所示。

表2 診斷精度對比

由表2可以看出，與歐氏距離分類法相比，采用馬氏距離分類法的故障識別率較高。

5 結(jié)束語

本文以6 kV級聯(lián)式變頻器為研究對象，采集其功率管開路故障時的輸入側(cè)電流信號，并利用小波包特征熵算法提取正常與故障狀態(tài)電流信號的特征量；同時，采用馬氏距離分類法作為故障診斷方法。試驗結(jié)果表明：小波包特征熵算法能有效提取級聯(lián)式變頻器功率管開路故障時輸入側(cè)電流信號的故障特征量；馬氏距離分類法能有效地克服量綱等因素影響，提高故障診斷準確率。兩種方法的結(jié)合，在解決級聯(lián)式變頻器功率管開路故障診斷問題上，有較大的優(yōu)勢。

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FaultDiagnosisBasedonEntropyofWaveletPacketandMahalanobisDistanceforCascadeFrequencyConverter

WANG Rui，WANG Xin

(School of Physics and Electronic Information Engineering,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,China)

The concealment of the open circuit fault of power tube in inverter side of the cascade frequency converter is strong,and the fault diagnosis is difficult.Aiming at this problem,the extraction method of the fault signals by using wavelet packet characteristic entropy is proposed.In order to improve the accuracy of diagnosis,the Mahalanobis distance classification is adopted for fault diagnosis.Firstly,the current signals of the input side of cascade converter in different working conditions are collected; then,the current signals collected are transformed by the wavelet packet,to extract the characteristic entropy vectors as sample data set; finally,the method of Mahalanobis distance classification is used to diagnose the fault.The experiment results show that the method of signal extraction based on the wavelet packet characteristic entropy can effectively extract the characteristics of the fault current signal,and the method of Mahalanobis distance can well classify and identify the characteristic entropy vectors.The combination of the two algorithms can effectively diagnosis the open circuit fault of power tube in cascade inverter.It also provides a new method for the diagnosis of the power tube open circuit faults in converter.

Fault diagnosis; Cascade converter; Power tube; Open circuit fault; Wavelet packet; Characteristic entropy; Mahalanobis distance

修改稿收到日期:2017-05-26

河南省科技攻關(guān)基金資助項目(142102210048)

王銳(1991—)，女，在讀碩士研究生，主要從事電氣設(shè)備故障診斷及在線監(jiān)測等方向的研究，E-mail：1540428157@qq.com；王新(通信作者)，男，博士，教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事電氣傳動、故障診斷、智能儀表與微機控制等方向的研究，

E-mail：wangxin@hpu.edu.cn

TH165+.3；TP181

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10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201712007