王 歡，張 春，張 寧，陳耀華

(北京交通大學(xué) 高速鐵路網(wǎng)絡(luò)管理教育部工程研究中心，北京 100044)

0 引言

作為中國(guó)的名片，高鐵的安全性至關(guān)重要。高鐵的牽引調(diào)速系統(tǒng)根據(jù)不同的調(diào)速策略(如矢量控制、直接轉(zhuǎn)矩控制等)控制逆變器中絕緣柵雙極型晶體管(Insulated Gate Bipolar Transistor, IGBT)的開(kāi)關(guān)頻率來(lái)實(shí)現(xiàn)異步電機(jī)的牽引調(diào)速控制，而逆變器故障率較高，根據(jù)2009～2013年度武廣線(xiàn)CRH3型高速動(dòng)車(chē)組電力牽引傳動(dòng)系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，牽引變流器故障占比13%，其中整流模塊和逆變模塊故障占牽引變流器故障的65%[1]。IGBT的故障分為開(kāi)路故障和短路故障，短路故障可以用標(biāo)準(zhǔn)保護(hù)系統(tǒng)(如保險(xiǎn)絲和斷路器)檢測(cè)；發(fā)生開(kāi)路故障時(shí)，逆變器仍然能夠控制牽引電機(jī)運(yùn)行，但會(huì)導(dǎo)致逆變器的輸出電流產(chǎn)生畸變，使?fàn)恳姍C(jī)的輸出電磁轉(zhuǎn)矩出現(xiàn)脈動(dòng)，造成二次傷害，極大威脅著高鐵運(yùn)行安全。因此，研究逆變器開(kāi)路故障診斷能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，為后續(xù)故障隔離和檢修提供決策支持。

逆變器開(kāi)路故障診斷算法主要分為基于模型的算法、基于信號(hào)的算法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法[2]?；谀Ｐ偷乃惴ㄐ枰@得系統(tǒng)的精確模型，根據(jù)實(shí)際輸出與模型預(yù)測(cè)輸出是否一致進(jìn)行故障診斷[3]。FREIRE等[4]通過(guò)電壓觀(guān)測(cè)器提供的參考電壓并定義故障閾值進(jìn)行故障診斷；LI等[5]根據(jù)模塊化多電平變換器的狀態(tài)模型和系統(tǒng)變量對(duì)理想狀態(tài)下的電流建立狀態(tài)觀(guān)測(cè)器，當(dāng)理想電流和實(shí)際電流的差值大于故障閾值Ith且持續(xù)時(shí)間超過(guò)T1時(shí)，判斷有故障發(fā)生，然后根據(jù)相關(guān)規(guī)則確定故障位置；ZHANG等[6]根據(jù)有源電力濾波器交流處輸出電壓以及IGBT在正常和故障狀態(tài)下的導(dǎo)通占空比的不同關(guān)系對(duì)開(kāi)路故障進(jìn)行定位。基于模型的診斷算法的準(zhǔn)確性依賴(lài)于觀(guān)測(cè)器的精確性和故障閾值的合理性，由于牽引變流器為非線(xiàn)性系統(tǒng)，受多種變量影響，且與牽引電機(jī)負(fù)載有關(guān)，難以建立精確的動(dòng)態(tài)模型[1]，限制了基于模型的診斷算法的應(yīng)用。

基于信號(hào)的故障診斷算法的原理是從傳感器獲得的電流或電壓信號(hào)中提取診斷變量，并設(shè)定故障閾值，通過(guò)診斷變量是否超過(guò)故障閾值來(lái)判斷逆變器是否發(fā)生開(kāi)路故障。YAN等[7]采用平均電流Park矢量法獲取故障特征，采用模糊邏輯算法得到故障信息；YU等[8]利用傅里葉變換將定子電流歸一化，以解決負(fù)載影響定子電流的問(wèn)題；RODRIGUEZ-BLANCO等[9]利用IGBT導(dǎo)通時(shí)的柵極電壓和3個(gè)故障閾值診斷IGBT開(kāi)路故障和短路故障。由于確定故障閾值需要考慮正常值范圍、負(fù)載、噪聲等多種因素，且部分閾值與牽引電機(jī)參數(shù)有關(guān)，給應(yīng)用基于信號(hào)的算法帶來(lái)困難。兩個(gè)IGBT同時(shí)發(fā)生故障時(shí)，正常相電流可能表現(xiàn)出故障特征，使算法診斷出錯(cuò)，因此大部分基于信號(hào)的診斷算法僅關(guān)注單個(gè)IGBT故障的情況。

與基于信號(hào)的診斷算法不同，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷算法一般不需要設(shè)定故障閾值，但需要大量故障數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練診斷算法，故障數(shù)據(jù)可以通過(guò)建立可靠的仿真模型獲取[2]。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法一般需要利用傅里葉變換、小波變換等特征提取算法從定子電流或電壓中提取故障特征，然后將故障特征作為輸入訓(xùn)練診斷算法。CAI等[2]研究永磁同步電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中三相逆變器開(kāi)路故障診斷算法時(shí)，采用快速傅立葉變換提取電壓信號(hào)特征，將其經(jīng)過(guò)主成分分析法降維后輸入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障檢測(cè)和診斷；CHARFI等[10]采用離散小波變換處理三相定子電流，然后將歸一化后的小波系數(shù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷；AKTAS等[11]同樣采用離散小波變換處理定子電流獲取故障特征。使用特征提取算法提取故障特征，需要通過(guò)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)選取特征(例如選擇哪層小波系數(shù)作為故障特征)，不適當(dāng)?shù)倪x取會(huì)影響診斷結(jié)果。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自動(dòng)提取故障特征的能力，越來(lái)越多的研究關(guān)注深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用。ZHANG等[12]研究軸承故障診斷時(shí)提出寬卷積核的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(Deep Convolutional Neural Networks with Wide first-layer kernels, WDCNN)，將軸承振動(dòng)信號(hào)直接輸入WDCNN，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明WDCNN具有很好的診斷精度；PENG等[13]將殘差學(xué)習(xí)思想引入高鐵軸承故障診斷，充分利用寬卷積核和dropout方法提高算法的抗噪性，實(shí)驗(yàn)表明該方法具有優(yōu)越的抗噪能力，然而不同速度下，振動(dòng)信號(hào)的故障頻率特征不同，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以學(xué)習(xí)同一故障在不同速度下的相同特征，從而使算法的泛化能力較差；XIA等[14]將多個(gè)振動(dòng)傳感器的數(shù)據(jù)合并為二維矩陣輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行軸承故障診斷，該方法同時(shí)利用多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)，具有比傳統(tǒng)特征提取算法更好的性能；李宜汀等[15]使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)產(chǎn)品表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)。

目前，在將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域的大部分研究中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集和測(cè)試集一般處于相同工況，而有關(guān)跨工況故障診斷的研究大部分利用遷移學(xué)習(xí)[16]、對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，將訓(xùn)練集和測(cè)試集調(diào)整為相同分布，然而在高鐵運(yùn)行中在線(xiàn)獲取當(dāng)前數(shù)據(jù)的分布情況幾乎不可能，因此該方案僅適用于離線(xiàn)診斷。為此，本文提出新的高速鐵路逆變器開(kāi)路故障診斷算法，該算法僅對(duì)單個(gè)工況的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后，即可在其他工況下獲得較高的診斷精度，具有良好的域適應(yīng)能力和泛化能力，適用于在線(xiàn)診斷。

1 問(wèn)題描述及分析

1.1 三相電壓型逆變器結(jié)構(gòu)與原理

圖1所示為三相電壓型六階波輸出逆變器電路原理圖，三相逆變器由6個(gè)IGBT(T1～T6)和6個(gè)二極管組成3個(gè)半控整流橋。6個(gè)IGBT根據(jù)調(diào)制策略(脈沖寬度調(diào)制(Pulse Width Modulation, PWM)、正弦脈沖寬度調(diào)制(SinusoidalPulse Width Modulation, SPWM)、矢量控制、直接轉(zhuǎn)矩控制等)輪流導(dǎo)通和關(guān)斷，為牽引電機(jī)提供三相交流電。

本文假設(shè)最多有兩個(gè)IGBT同時(shí)發(fā)生故障，下面分別分析單個(gè)IGBT故障和兩個(gè)IGBT同時(shí)故障對(duì)定子電流造成的影響。

1.2 單個(gè)IGBT發(fā)生開(kāi)路故障

當(dāng)IGBT發(fā)生開(kāi)路故障時(shí)，該橋臂將不能導(dǎo)通，例如T2發(fā)生故障，A相電流無(wú)法通過(guò)T2，導(dǎo)致A相電流非負(fù)，而由于三相電流之和為0，A相電流非負(fù)也會(huì)對(duì)B相和C相電流產(chǎn)生影響。圖2所示為在1 s時(shí)，下半橋臂單個(gè)IGBT故障時(shí)的電流波形。

1.3 兩個(gè)IGBT發(fā)生開(kāi)路故障

1.2.1 同一橋臂兩個(gè)IGBT發(fā)生開(kāi)路故障

當(dāng)同一橋臂兩個(gè)IGBT同時(shí)發(fā)生開(kāi)路故障時(shí)，例如T1，T2同時(shí)發(fā)生故障，A相電流無(wú)法通過(guò)T1，T2，導(dǎo)致A相電流幾乎為0。圖3所示為在1 s時(shí)同一橋臂IGBT同時(shí)故障的波形，印證了上面的分析。

1.2.2 相鄰橋臂兩個(gè)同側(cè)IGBT發(fā)生開(kāi)路故障

當(dāng)相鄰橋臂兩個(gè)同側(cè)IGBT同時(shí)發(fā)生開(kāi)路故障時(shí)，例如T1，T3同時(shí)發(fā)生故障，A相電流無(wú)法通過(guò)T1，導(dǎo)致A相電流非正；B相電流無(wú)法通過(guò)T3，導(dǎo)致B相電流非正。同時(shí)，由于三相電流之和為0，導(dǎo)致C相電流幾乎非負(fù)。這表明相鄰橋臂兩個(gè)同側(cè)IGBT同時(shí)發(fā)生故障，會(huì)導(dǎo)致正常相電流也表現(xiàn)出故障特征。圖4所示為在1 s時(shí)相鄰橋臂兩個(gè)同側(cè)IGBT同時(shí)故障的波形。

1.2.3 相鄰橋臂兩個(gè)異側(cè)IGBT發(fā)生開(kāi)路故障

當(dāng)相鄰橋臂兩個(gè)異側(cè)IGBT同時(shí)發(fā)生開(kāi)路故障時(shí)，例如T1，T4同時(shí)發(fā)生故障，A相電流無(wú)法通過(guò)T1，導(dǎo)致A相電流非正；B相電流無(wú)法通過(guò)T4，導(dǎo)致B相電流非負(fù)。圖5a和圖5b所示為不同工況下，在1 s時(shí)相鄰橋臂兩個(gè)異側(cè)IGBT同時(shí)故障的波形，可見(jiàn)兩種工況的A相和B相電流符合上述分析，但兩種工況的波形之間也存在很大差異，在圖5b中C相電流雖然無(wú)故障，但是電流波形嚴(yán)重不對(duì)稱(chēng)，與上半橋臂IGBT故障相似，表明異側(cè)兩個(gè)IGBT同時(shí)故障會(huì)影響對(duì)正常相電流的診斷。

2 診斷算法描述

2.1 診斷算法總體流程

診斷算法的總體流程如圖6所示，首先獲取高鐵牽引電機(jī)的三相電流，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，使數(shù)據(jù)更易被故障診斷算法識(shí)別。數(shù)據(jù)預(yù)處理分角度域同步重采樣、基于積分的波形修正和數(shù)據(jù)規(guī)范化3步進(jìn)行。將A相、B相與C相電流分別輸入故障診斷網(wǎng)絡(luò)，獲得診斷結(jié)果。因?yàn)閮蓚€(gè)IGBT故障時(shí)可能影響正常相電流波形而出現(xiàn)故障特征，所以對(duì)三相電流的診斷結(jié)果進(jìn)行故障沖突處理，并對(duì)診斷出錯(cuò)的相位進(jìn)行修正，得到最終的診斷結(jié)果。

2.2 定子電流數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.2.1 電流信號(hào)角度域同步重采樣

動(dòng)車(chē)組在加速和減速過(guò)程中，定子電流是非平穩(wěn)的，速度越快電流頻率越高，如圖5所示。為了減少非平穩(wěn)電流對(duì)診斷結(jié)果的影響，需要對(duì)電流信號(hào)的角度域進(jìn)行同步重采樣。本文對(duì)電機(jī)每轉(zhuǎn)均勻采樣1 000個(gè)樣本點(diǎn)，同時(shí)為了充分利用電流信號(hào)，在采樣時(shí)設(shè)定了滑動(dòng)窗口tsli，其值非常小，本文取tsli=0.002 s。中國(guó)高鐵CRH1，CRH2，CRH3，CRH5的牽引電機(jī)額定轉(zhuǎn)速分別為2 725 r/min，4 140 r/min，4 100 r/min，1 177 r/min[17]，假設(shè)電機(jī)轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，則1 000個(gè)采樣點(diǎn)之間的平均時(shí)間間隔為

這個(gè)時(shí)間非常短，為了減少計(jì)算負(fù)載，降低計(jì)算復(fù)雜度，本文采用近似同步重采樣的策略，即假設(shè)電機(jī)在相鄰采樣點(diǎn)之間保持勻速運(yùn)轉(zhuǎn)。本文同步重采樣步驟如下：

步驟1選取初始采樣點(diǎn)tstart，初始采樣點(diǎn)為電流信號(hào)的第1個(gè)點(diǎn)。

步驟3若當(dāng)前采樣點(diǎn)數(shù)能夠生成滿(mǎn)足卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入要求的樣本(本文為500個(gè)樣本點(diǎn))，則轉(zhuǎn)步驟1，直到獲得足夠的訓(xùn)練樣本，并設(shè)tstart=tstart+tsli；否則，繼續(xù)步驟2。

2.2.2 基于積分的波形修復(fù)算法

電流波形在一個(gè)完整周期內(nèi)并不嚴(yán)格對(duì)稱(chēng)，特別是在開(kāi)路故障時(shí)，電流波形可能出現(xiàn)非負(fù)或非正的情況，而且受逆變器開(kāi)路故障影響會(huì)出現(xiàn)畸變現(xiàn)象；另外，同種故障在不同工況下的波形也有很大差異，即使在正常情況下，電流波形也會(huì)受負(fù)載的影響。為了解決這些問(wèn)題，本文提出基于積分的波形修復(fù)算法，該算法將由500個(gè)樣本點(diǎn)組成的原始電流波形修復(fù)為周期為500的正弦電流波形，修正后前半周期與i=0圍成的面積等于原波形大于0的電流值與i=0圍成的面積，后半周期與i=0圍成的面積等于原波形小于0的電流值與i=0圍成的面積。前半周期和后半周期的電流波形幅值不同，其電流信號(hào)的表達(dá)式為

(1)

式中：x為采樣點(diǎn)；I(x)為第x個(gè)采樣點(diǎn)修正后的電流值；Hp，Hn分別為正負(fù)半周期的幅值。根據(jù)修正后前后半周期波形與i=0圍成的面積同原波形保持不變，可得：

(2)

(3)

式中：Sump為500個(gè)樣本點(diǎn)中大于0的值的和；Sumn為500個(gè)樣本點(diǎn)中小于0的值的和的絕對(duì)值。根據(jù)式(2)和式(3)可得：

(4)

(5)

該算法可保留電流波形的故障特征，提高不同工況下波形的相似性；而且，圖像平移可能對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池化層、卷積層的輸出結(jié)果產(chǎn)生較大影響，降低卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)該圖的識(shí)別能力，因此將電流波形修復(fù)為相同相位的正弦波形可以有效提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷精度。

假設(shè)某個(gè)樣本由i1,i2,…,i500組成，則積分修復(fù)算法步驟如下：

步驟1統(tǒng)計(jì)500個(gè)樣本點(diǎn)，計(jì)算Sump和Sumn。

步驟2根據(jù)式(4)和式(5)計(jì)算Hp和Hn。

步驟3根據(jù)式(1)計(jì)算500個(gè)樣本點(diǎn)修正后的電流值。

2.2.3 三相電流數(shù)據(jù)規(guī)范化

電流易受負(fù)載影響，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為灰度圖，本文將數(shù)據(jù)規(guī)范化到0～250范圍。規(guī)范化時(shí)需要考慮三相電流的整體情況，只根據(jù)單相電流數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化會(huì)使無(wú)故障電流波形與同一橋臂兩個(gè)IGBT同時(shí)故障時(shí)的電流波形非常相似，為后續(xù)故障診斷帶來(lái)困難，因此本文的數(shù)據(jù)規(guī)范化算法步驟如下：

步驟1計(jì)算三相電流值絕對(duì)值的最大值，記為Imax。

步驟2根據(jù)式(6)計(jì)算歸一化后的電流值：

Inewk(x)=

(6)

式中：Ik(x)，Inewk(x)分別為修復(fù)和規(guī)范化后的電流值；k=a，b，c分別表示A，B，C三相電流。

圖7a和圖7b分別為兩種工況下上半橋臂故障的原始電流波形，為了更好地展示對(duì)比效果，原始電流波形向上平移125 A；圖7c和圖7d分別為圖7a和圖7b經(jīng)過(guò)積分修正與規(guī)范化后的波形。由圖7可見(jiàn)，原始波形差別非常大，然而經(jīng)過(guò)修正后，波形非常相似且很好地保留了故障特征。

2.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷算法

2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)工具，尤其在圖像領(lǐng)域，其靈感來(lái)源于視覺(jué)皮層的生物結(jié)構(gòu)，組成該結(jié)構(gòu)的細(xì)胞由基于視野的子區(qū)域激活，該子區(qū)域被稱(chēng)為感受野。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層模擬了這一結(jié)構(gòu)，卷積層由一系列卷積核組成，卷積核之間不共享參數(shù)，每個(gè)卷積核負(fù)責(zé)自己感受野內(nèi)的區(qū)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由卷積層、池化層、批量歸范化層、dropout層和分類(lèi)層組成。

(7)

(2)池化層 池化層負(fù)責(zé)將前一層的輸出劃分為矩形區(qū)域，然后對(duì)劃分后的小矩形執(zhí)行下采樣，池化層一般分為平均池化層和最大池化層，分別計(jì)算矩形區(qū)域內(nèi)的均值和最大值。

(3)批量規(guī)范化層 當(dāng)數(shù)據(jù)量比較大時(shí)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般選擇批訓(xùn)練的方式，以一批樣本的誤差來(lái)更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。批量規(guī)范化層首先計(jì)算該批樣本的均值u和方差v，然后根據(jù)式(8)和式(9)對(duì)輸入xi進(jìn)行規(guī)范化。

(8)

(9)

(4)dropout層 該層根據(jù)設(shè)定的概率隨機(jī)將輸入元素置0，以提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。

(5)分類(lèi)層 首先將輸入變形為一維向量，然后根據(jù)類(lèi)目數(shù)設(shè)置全連接層和softmax層，分類(lèi)層采用softmax函數(shù)進(jìn)行分類(lèi)，通過(guò)計(jì)算交叉熵來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。交叉熵通過(guò)式(10)計(jì)算：

(10)

式中：N為樣本數(shù)；K為類(lèi)目數(shù)；tij為第i個(gè)樣本屬于第j類(lèi)的概率；yij為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的第i個(gè)樣本屬于第j類(lèi)的概率，即softmax函數(shù)的輸出值。

2.3.2 診斷算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練方法

圖8所示為本文提出的進(jìn)行單相電流開(kāi)路故障診斷的小型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Tiny Convolutional Neural Networks, T-CNN)結(jié)構(gòu)圖。T-CNN的輸入是經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后單相電流數(shù)據(jù)生成的灰度圖，通過(guò)多層卷積層提取電流故障特征后輸入分類(lèi)層進(jìn)行故障分類(lèi)。T-CNN的主要特點(diǎn)是在卷積層1和卷積層3后增加了dropout層，以提高算法的泛化能力，dropout層的概率均設(shè)為0.5。分類(lèi)層將故障分為健康、上半橋臂故障、下半橋臂故障和同一橋臂兩個(gè)IGBT同時(shí)故障4類(lèi)。T-CNN的參數(shù)如表1所示。

表1 T-CNN的參數(shù)

T-CNN采用單種工況下的單相電流數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)上文分析，兩個(gè)IGBT同時(shí)故障會(huì)影響正常相電流的診斷，因此訓(xùn)練時(shí)只用該工況下健康狀態(tài)、單個(gè)IGBT故障和同一橋臂IGBT同時(shí)故障的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練完畢后，用其他工況數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證。

2.4 沖突處理

根據(jù)第1章分析，兩個(gè)IGBT同時(shí)故障會(huì)導(dǎo)致正常相的電流表現(xiàn)出故障特征，使T-CNN出現(xiàn)誤診斷，需要對(duì)這種情況進(jìn)行處理。本文假設(shè)最多有兩個(gè)IGBT同時(shí)故障，若出現(xiàn)診斷錯(cuò)誤，則三相電流的診斷結(jié)果將為3個(gè)故障。由于三相電子電流之和為0，若診斷結(jié)果出現(xiàn)3個(gè)故障，則必為2個(gè)上橋臂故障1個(gè)下橋臂故障或者2個(gè)下橋臂故障1個(gè)上橋臂故障。假設(shè)故障診斷結(jié)果為A相、C相上半橋臂故障、B相下半橋臂故障，則實(shí)際情況分為兩種：

情況1僅有1個(gè)上半橋臂故障為真，下半橋臂故障為真。

如圖5b所示，T-CNN對(duì)C相電流的診斷結(jié)果為上半橋臂故障，實(shí)際上C相處于健康狀態(tài)。雖然C相電流嚴(yán)重不對(duì)稱(chēng)，但C相大于0的電流值與i=0圍成的面積遠(yuǎn)大于A相大于0的電流值與i=0圍成的面積和B相小于0的電流值與i=0圍成的面積之和。令Hp，Hn分別為前后半周期電流幅值，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理中的積分修正后，正電流值與i=0圍成的面積為

(11)

即正電流值與i=0圍成的面積與Hp正相關(guān)，同理，負(fù)電流值與i=0圍成的面積與Hn正相關(guān)。因此，若C相大于0的電流值與i=0圍成的面積遠(yuǎn)大于A相大于0的電流值與i=0圍成的面積和B相小于0的電流值與i=0圍成的面積之和，則式(12)成立。

(12)

情況22個(gè)上半橋臂故障為真，下半橋臂故障為假。

如圖4所示，T-CNN診斷結(jié)果為A相、B相上半橋臂故障，C相下半橋臂故障，實(shí)際上C相處于健康狀態(tài)。因?yàn)?個(gè)上半橋臂故障為真，故障相電流非正，根據(jù)定子電流之和為0，正常相電流必非負(fù)，所以上半橋臂故障的相電流(A相、B相)大于0的值與i=0圍成的面積并不會(huì)遠(yuǎn)大于C相電流小于0的電流值與i=0圍成的面積，則式(13)和式(14)成立。

(13)

(14)

根據(jù)以上分析得到下列故障沖突解決規(guī)則：

規(guī)則1若故障診斷結(jié)果為2個(gè)上橋臂故障1個(gè)下橋臂故障，例如A相、B相上半橋臂故障，C相下半橋臂故障，且式(13)和式(14)成立，則修正故障診斷結(jié)果為A相、B相上半橋臂故障，C相正常。

規(guī)則5其他情況保持診斷結(jié)果不變。

3 實(shí)驗(yàn)評(píng)估

3.1 仿真設(shè)置

為了對(duì)算法進(jìn)行評(píng)估，采用MATLAB/Simulink對(duì)CRH5的牽引傳動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行仿真，仿真模型如圖9所示。磁場(chǎng)定向控制感應(yīng)電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)塊(F.O.C)采用轉(zhuǎn)子磁鏈定向矢量控制策略；速度控制模塊(speed controller)輸出電機(jī)的參考電磁轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)子磁鏈。牽引傳動(dòng)系統(tǒng)基于間接矢量控制策略，推導(dǎo)出定子電流的參考dq分量，利用定子電流的參考dq分量，通過(guò)PWM電流控制器獲得逆變器所需的柵極信號(hào)。

電源為3 600 V直流電，CRH5采用三相異步交流鼠籠電機(jī)，型號(hào)為YJ87A(6FJA3257A)，6極。電機(jī)參數(shù)如表2所示[18]。

本文在不同速度和負(fù)載條件下對(duì)4種工況進(jìn)行仿真，如表3所示。每種工況有22種故障，包括健康狀態(tài)(1種)、單個(gè)IGBT故障(6種)、同一橋臂兩個(gè)IGBT故障(3種)、相鄰橋臂兩個(gè)同側(cè)IGBT故障(6種)和相鄰橋臂兩個(gè)異側(cè)IGBT故障(6種)。

3.2 故障診斷結(jié)果及分析

除T-CNN外，本文選擇最具代表性的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)、決策樹(shù)(tree)、K近鄰(K-Nearest Neighbor, KNN)、袋裝決策樹(shù)(bagged tree)和誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network，BPNN)[19]作為對(duì)比，探討智能診斷算法的泛化能力。為了訓(xùn)練除T-CNN外的故障診斷算法，將500×3維數(shù)據(jù)變形為1 500×1維向量，即每個(gè)樣本有1 500個(gè)參數(shù)，采用主成分分析法(Principal Components Analysis，PCA)對(duì)樣本進(jìn)行降維，保留98%的重構(gòu)閾值，經(jīng)計(jì)算，原1 500維數(shù)據(jù)降低到10維。為了分析積分修正算法對(duì)診斷結(jié)果的影響，本文同時(shí)采用未經(jīng)積分修正算法處理和經(jīng)過(guò)積分修正處理過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷算法訓(xùn)練和診斷。表4～表7所示分別為以工況1～工況4的故障數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集訓(xùn)練診斷算法，其他工況數(shù)據(jù)為測(cè)試集時(shí)的故障診斷結(jié)果，表中括號(hào)內(nèi)的數(shù)據(jù)為經(jīng)過(guò)積分修正算法處理后的故障診斷結(jié)果，加粗項(xiàng)為積分修正算法處理后準(zhǔn)確率不低于未處理時(shí)的情況。為了衡量算法的域遷移能力，本文分別計(jì)算了算法在遷移工況下的平均準(zhǔn)確率，即算法在除訓(xùn)練集外的工況準(zhǔn)確率的均值。訓(xùn)練集和測(cè)試集中每種故障有50個(gè)樣本，可以涵蓋一個(gè)周期內(nèi)各種相位的電流，每種工況共有1 100個(gè)樣本。

表2 CRH5牽引電機(jī)(6FJA3257A)參數(shù)

表3 仿真工況

表4 工況1為訓(xùn)練集時(shí)積分修正算法對(duì)故障診斷結(jié)果影響的對(duì)比

表5 工況2為訓(xùn)練集時(shí)積分修正算法對(duì)故障診斷結(jié)果影響的對(duì)比

表6 工況3為訓(xùn)練集時(shí)積分修正算法對(duì)故障診斷結(jié)果影響的對(duì)比

表7 工況4為訓(xùn)練集時(shí)積分修正算法對(duì)故障診斷結(jié)果影響的對(duì)比

由表4～表7可見(jiàn)，T-CNN的泛化能力優(yōu)于其他診斷算法。T-CNN的準(zhǔn)確率最低為98.45%，絕大多數(shù)都在99%以上；其他智能診斷算法，在對(duì)與訓(xùn)練集相同工況的數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷時(shí)，都有很好的表現(xiàn)，但在其他工況下的診斷效果很差，特別是未使用積分修正算法處理時(shí)，準(zhǔn)確率基本在10%以下，表明這些算法的泛化能力和域遷移能力很差。二維特征可視化技術(shù)t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是一種能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)降至2維或3維，以便進(jìn)行可視化的算法[20]。圖10所示為4種工況下22種故障的數(shù)據(jù)經(jīng)PCA降維后用t-SNE生成的圖像，可見(jiàn)不同工況下的數(shù)據(jù)分布相差很大，這是這些智能診斷算法域適應(yīng)能力差的根本原因。

診斷結(jié)果表明，積分修復(fù)算法可以有效提高T-CNN的泛化能力。除表6以工況3為訓(xùn)練集、工況4為測(cè)試集時(shí)，采用積分修復(fù)算法降低了0.46%的準(zhǔn)確率外，其他情況采用積分修復(fù)算法后的準(zhǔn)確率均優(yōu)于未使用該算法，特別是在表7中，未使用積分修復(fù)算法，準(zhǔn)確率最低為27.36%，遷移工況平均準(zhǔn)確率僅為66.24%，而使用修復(fù)算法后，最低準(zhǔn)確率為98.64%，遷移工況平均準(zhǔn)確率達(dá)到99.55%，說(shuō)明積分修復(fù)算法能夠有效幫助T-CNN提取不同工況下同種故障的公共特征。對(duì)于其他智能診斷算法，積分修復(fù)算法在大多數(shù)情況下也能提高算法的準(zhǔn)確率，特別是在表5中，以工況3為測(cè)試集時(shí)，采用積分修復(fù)算法提高了PCA-KNN算法23%的準(zhǔn)確率。在采用積分修復(fù)算法未能提高診斷算法準(zhǔn)確率的情況中，采用積分修復(fù)算法后的診斷準(zhǔn)確率也與未使用積分修復(fù)算法的準(zhǔn)確率相差不大，從遷移工況平均準(zhǔn)確率來(lái)看，采用積分修復(fù)算法的準(zhǔn)確率均高于未使用該算法。

圖11和圖12所示分別為數(shù)據(jù)預(yù)處理前后4種工況采用t-SNE生成的特征圖?？梢?jiàn)，數(shù)據(jù)預(yù)處理前，22種故障的特征都混雜在一起，很難區(qū)分，每種故障的特征分布也比較松散；經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理算法處理后，不同類(lèi)別故障之間的距離變遠(yuǎn)，故障更好區(qū)分，而且同種故障特征的分布也更加緊密。

表8所示為有無(wú)沖突處理對(duì)診斷結(jié)果影響情況的對(duì)比，括號(hào)內(nèi)為經(jīng)過(guò)沖突處理后的故障診斷結(jié)果?？梢?jiàn)，沖突處理后的準(zhǔn)確率明顯高于未經(jīng)沖突處理的準(zhǔn)確率。未經(jīng)沖突處理時(shí)，算法在與訓(xùn)練集同種工況下的準(zhǔn)確率甚至低于其他工況，原因與1.3節(jié)的分析相同，受兩個(gè)IGBT同時(shí)故障的影響，正常相的電流在不同工況下出現(xiàn)了不同程度的故障特征，導(dǎo)致診斷算法出現(xiàn)錯(cuò)誤的結(jié)果。表8表明，通過(guò)沖突解決規(guī)則對(duì)錯(cuò)誤診斷結(jié)果進(jìn)行修正能夠有效解決該問(wèn)題。

表8 沖突處理對(duì)輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果的影響

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速鐵路逆變器開(kāi)路故障診斷算法。針對(duì)定子電流信號(hào)，本文提出新的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法，該算法可以很好地保留故障特征，增加同種故障在不同工況下的相似性，幫助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取同種故障在不同工況下的公共特征。電流數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，將三相電流分別輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)T-CNN進(jìn)行單相電流故障診斷，針對(duì)兩個(gè)IGBT同時(shí)故障導(dǎo)致正常相電流出現(xiàn)故障特征的情況，提出5條故障沖突處理規(guī)則，對(duì)錯(cuò)誤的診斷結(jié)果進(jìn)行修正。將本文提出的故障診斷算法在多種工況下進(jìn)行驗(yàn)證，與其他經(jīng)典的智能診斷算法相比，本文算法具有很好的泛化性和域適應(yīng)能力，僅用單種工況的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練即可在其他工況下獲得很好的診斷效果。

開(kāi)路故障由IGBT老化、過(guò)電流、過(guò)電壓的等原因造成，通過(guò)IGBT壽命預(yù)測(cè)，能夠?qū)⒐收隙糁圃诎l(fā)生之前，未來(lái)可以對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行研究。