常用的电力电子系统故障诊断方法

摘 要 随着电力电子技术的迅猛发展，电力电子设备在各行各业的应用越来高，但其设备出现故障的问题也逐渐增多。现在，电力电子智能故障诊断系统的研究正得到越来越多的重视，也正成为电力电子研究领域的一个热点，本文重点介绍了现阶段电力电子系统故障诊断方法的研究现状及成果。

【关键词】电力电子 故障诊断 人工智能 参数模型

1 研究的意义

随着电力电子技术在大气污染治理、节能环保、银行系统、现代化农业、发电系统等领域的广泛应用，其设备故障问题也越来越突出，当故障严重时将导致整个系统的瘫痪，甚至会造成人员的伤亡，所引起的损失是无法估量的。

当故障发生时，依靠维修人员查找故障的发生原因及解决故障问题是较为困难的，这完全依赖于维修人员的经验。如果缺少故障信息，要想快速准确解决故障时非常困难的，有可能造成机器无法工作的严重后果。在故障发生后，如果能够根据诊断系统提供的故障信息，就可以很快定位故障点，解决故障问题，使停机时间大大缩短，能有效的提高工作效率。由此看对电力电子系统故障诊断方法进行研究具有很重要的现实意义。

2 研究现状

由于电力电子电路的故障发生有其自身的特点，所以其障诊断模式与模拟电路、数字电路的故障诊断有所不同。由于电力电子器件具有过载能力小的特点，所以其器件损坏速度较快，故障信息仅存在时间也很短，这就需要进行实时监控，故障发生时要求在线诊断，另外电力电子电路的功率很大，一般电路诊断中采用的传统的诊断方法不再适用。

目前，常见的电力电子电路故障诊断技术包括两方面的内容：（1）检测电路故障的信息：利用检测设备和检测技术，检测并获取电路发生故障时的信息，利用所获得的信息进行推理分析；（2）诊断电路故障发生部位：根据系统提供的故障信息，综合运用故障诊断方法，对故障信息进行综合分析，推断故障可能发生的原因及部位，从而对故障发生部位进行定位。由以上可知，故障的判断离不开对故障特征的提取，基于此，电路故障诊断方法按提取特征的方法的不同可分为谱分析诊断法、波形分析诊断法、参数模型诊断法、专家系统和人工智能诊断法等多种方法，下文仅对五种常用方法做一简单介绍。

2.1 谱分析诊断法

由于电路故障信号中可能会含有噪声，由此就会造成故障的时域波形不能清楚地反映故障的特征。因此，在故障诊断中，经常使用谱分析的信号处理方法。谱分析的目的在于提取信号中所包含的噪声，在这里可以用傅里叶变换将时域中的故障波形变换到频域，这样就突出了故障特征，能够快速实现故障诊断。

2.2 波形分析诊断法

利用示波器能直观清楚的显示电子器件击穿或损坏的波形，波形分析故障诊断方法就是基于这一点，由于典型测量波形和故障波形之间会有所不同，故可以将典型测量波形提前存储至诊断系统的数据库。当发生故障时，诊断系统就能将实际测量的波形与提前储存至诊断系统的波形进行比较，以判定进行故障。

2.3 故障树诊断法

故障树诊断法的原理就是把电力电子系统中最有可能发生的故障作为故障分析的目标， 加以分析，画出逻辑框图，即故障树。用逻辑图来表示故障间的相互关系， 当故障发生时，在系统中从顶层开始，逐层查找导致这一故障发生的原由， 依此类推， 直至查到故障点。所以障树诊断方法具有实用、通用、观察灵活的优点，也同时也有建树工作量大、容易出错的缺点，由此可见，故障树诊断法诊断故障的范围较小。

2.4 参数模型诊断法

参数模型诊断法是基于一种解析模型的故障诊断法，包含有状态估计方法和参数估计方法等。参数模型法是通过比较被诊断对象的可测信息与由数学模型表达的信息，产生残差， 并对残差进行分析和处理从而实现故障诊断的技术。参数模型法的故障诊断分为3个步骤，第一步是通过对比产生残差，即产生故障信息；第二步是故障模型的检测，针对产生故障的信息生进行逻辑决策；第三步是分析故障的类型、大小和原因。

2.5 人工智能法

人工智能诊断方法主要包括包括专家系统诊断法、模式识别诊断法、人工神经网络诊断等方法。

模式识别故障诊断的过程有一个前提，就是首先对系统可能发生的故障模式进行分类，这样诊断过程就是把系统的现有工作状态归入哪一类故障模式的问题。模式识别诊断法分两步完成，第一步完成故障特征的提取，根据故障特征的属性不同进行分类；第二步是故障诊断，根据已提取的特征，通过已建立的数学模型对故障进行实时诊断。

专家系统诊断法是借助计算机等设备模拟专家的实践经验，以实现故障诊断。一个专家诊断系统是通过实时监测采集数据，并对数据进行处理然后传送到诊断中心，由专家诊断系统进行数据分析，完成诊断，然后将最终结果反馈回用户。

近几年，神经网络诊断法在故障诊断中应用越来越广泛，神经网络是模拟人脑神经网络结构的一种数学模型，其信息处理由神经元之间运算实现，可用较为简单的数学模型来描述，因此在于故障诊断领域有较为广泛的应用。

以上介绍了几种常用的诊断方法，当前，电力电子电路故障诊断是一个新兴的研究领域， 经过多年的发展， 已经取得了很大进步，但是仍有很大的空间等着大家去探究。

参考文献

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[3]范晓勇，贾晓静.基于故障树的电子系统故障诊断与预测[J].微计算机信息，2009（12）.

作者单位

石家庄职业技术学院信息工程系 河北省石家庄市 050081