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高速列车牵引整流器多类故障联合诊断方法

陶宏伟 彭涛 杨超 陈志文 桂卫华

陶宏伟, 彭涛, 杨超, 陈志文, 桂卫华. 高速列车牵引整流器多类故障联合诊断方法. 自动化学报, 2019, 45(12): 2294−2302. doi: 10.16383/j.aas.c190258
引用本文: 陶宏伟, 彭涛, 杨超, 陈志文, 桂卫华. 高速列车牵引整流器多类故障联合诊断方法. 自动化学报, 2019, 45(12): 2294−2302. doi: 10.16383/j.aas.c190258
Tao Hong-Wei, Peng Tao, Yang Chao, Chen Zhi-Wen, Gui Wei-Hua. Joint fault diagnosis method of multiclass faults for traction rectifier in high-speed train. Acta Automatica Sinica, 2019, 45(12): 2294−2302. doi: 10.16383/j.aas.c190258
Citation: Tao Hong-Wei, Peng Tao, Yang Chao, Chen Zhi-Wen, Gui Wei-Hua. Joint fault diagnosis method of multiclass faults for traction rectifier in high-speed train. Acta Automatica Sinica, 2019, 45(12): 2294−2302. doi: 10.16383/j.aas.c190258

高速列车牵引整流器多类故障联合诊断方法


DOI: 10.16383/j.aas.c190258
详细信息
    作者简介:

    中南大学自动化学院博士研究生. 2014年获得中南大学学士学位. 主要研究方向为电力电子系统建模, 故障诊断与容错控制. E-mail: hongwei.tao@csu.edu.cn

    中南大学自动化学院教授. 2005年获得中南大学博士学位. 主要研究方向为复杂系统的故障诊断与容错控制. E-mail: pandtao@csu.edu.cn

    中南大学自动化学院博士研究生. 2014年获得重庆科技学院学士学位. 主要研究方向为牵引传动控制系统的故障诊断与健康监测. 本文通信作者. E-mail: chaoyang@csu.edu.cn

    中南大学自动化学院讲师. 2016年获得德国杜伊斯堡 − 埃森大学博士学位. 主要研究方向为基于模型和数据驱动的故障诊断技术. E-mail: zhiwen.chen@csu.edu.cn

    中国工程院院士, 中南大学自动化学院教授. 1981年获得中南矿冶学院硕士学位. 主要研究方向为复杂工业过程建模, 优化与控制应用, 故障诊断与分布式鲁棒控制. E-mail: gwh@csu.edu.cn

  • 基金项目:  国家自然科学基金(61490702, 61773407, 61621062, 61803390), 轨道交通节能控制与安全监测湖南省重点实验室(2017TP1002), 装备预研教育部联合基金(6141A02022110), 装备预研领域基金(61400030501), 博士后基金(2018M643000), 湖南省研究生科研创新项目(CX20190064, CX2018B041)资助

Joint Fault Diagnosis Method of Multiclass Faults for Traction Rectifier in High-speed Train

More Information
  • Fund Project:  Supported by National Natural Science Foundation of China (61490702, 61773407, 61621062, 61803390), Key Laboratory of Energy Saving Control and Safety Monitoring for Rail Transportation (2017TP1002), Program of Joint Pre-research Foundation of the Chinese Ministry of Education (6141A02022110), General Program of Equipment Pre-research Field Foundation of China (61400030501), Postdoctoral Foundation (2018M643000), and Hunan Provincial Innovation Foundation For Postgraduate (CX20190064, CX2018B041)
  • 摘要: 提出了一种高速列车牵引整流器多类故障联合诊断方法. 首先, 基于三电平牵引整流器开路故障分析, 建立整流器所有功率器件开路故障以及正常运行的状态空间模型并构建相应状态观测器. 然后, 基于正常状态观测器进行故障检测, 检测到故障后, 基于故障观测器区分功率器件开路故障和网侧电流传感器故障, 进而诊断出功率器件开路故障位置和网侧电流传感器故障类型. 实时仿真结果验证了本文方法的正确性和有效性.
  • 图  1  三电平整流器拓扑结构

    Fig.  1  Topology of three-level rectifier

    图  2  三电平整流器开关等效电路

    Fig.  2  Switching equivalent circuit of three-level rectifier

    图  3  不同运行情况下三电平整流器开关等效电路

    Fig.  3  Switching equivalent circuit of three-level rectifier in different operation conditions

    图  4  多类故障联合诊断方法流程图

    Fig.  4  Flowchart of joint fault diagnosis method for multiclass faults

    图  5  实时仿真平台

    Fig.  5  Real-time simulation platform

    图  6  $S_{a1}$开路故障诊断结果

    Fig.  6  Results of fault diagnosis when open-circuit fault occurs in $S_{a1}$

    图  7  网侧电流传感器增益故障诊断结果

    Fig.  7  Results of fault diagnosis when gain fault occurs in grid current sensor

    图  8  网侧电流传感器偏移故障诊断结果

    Fig.  8  Results of fault diagnosis when offset fault occurs in grid current senso

    图  9  网侧电流传感器漂移故障诊断结果

    Fig.  9  Results of fault diagnosis when drift fault occurs in grid current sensor

    表  1  $ H(k) $与故障位置的关系

    Table  1  Relationship of $ H(k) $ and fault loaction

    $ H(k) $故障位置
    255电流传感器
    254$ S_{a1} $
    253$ S_{a2} $
    251$ S_{a3} $
    247$ S_{a4} $
    236$ S_{b1} $
    223$ S_{b2} $
    191$ S_{b3} $
    127$ S_{b4} $
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    表  2  变流器参数

    Table  2  Parameter of converter

    参数符号
    网侧电压有效值$u_{N}$1500 V
    变压器电感$L_{N}$2 mH
    变压器电阻$R_{N}$0.2 $\Omega$
    直流环节电压$u_{1},u_{2}$1 300 V
    支撑电容$C_{1},C_{2}$1 600 mF
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    表  3  牵引电机参数

    Table  3  Parameter of traction motor

    参数符号
    定子电阻$R_{s}$0.15 $\Omega$
    定子电感$L_{ls}$1.42 mH
    转子电阻$R_{r}$0.16 $\Omega$
    转子电感$L_{lr}$0.6 mH
    互感$L_{m}$25.4 mH
    额定电压$U_{\rm{rate}}$2 000 V
    额定频率$f_{\rm{rate}}$140 Hz
    额定转速$n_{\rm{rate}}$4 140 r/min
    额定输出功率$P_{\rm{rate}}$300 kW
    额定转差率$s_{\rm{rate}}$1.4 %
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  • [1] 周东华, 纪洪泉, 何潇. 高速列车信息控制系统的故障诊断技术. 自动化学报, 2018, 44(7): 1153−1164

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出版历程
  • 收稿日期:  2019-03-27
  • 录用日期:  2019-07-30
  • 刊出日期:  2019-12-01

高速列车牵引整流器多类故障联合诊断方法

doi: 10.16383/j.aas.c190258
    作者简介:

    中南大学自动化学院博士研究生. 2014年获得中南大学学士学位. 主要研究方向为电力电子系统建模, 故障诊断与容错控制. E-mail: hongwei.tao@csu.edu.cn

    中南大学自动化学院教授. 2005年获得中南大学博士学位. 主要研究方向为复杂系统的故障诊断与容错控制. E-mail: pandtao@csu.edu.cn

    中南大学自动化学院博士研究生. 2014年获得重庆科技学院学士学位. 主要研究方向为牵引传动控制系统的故障诊断与健康监测. 本文通信作者. E-mail: chaoyang@csu.edu.cn

    中南大学自动化学院讲师. 2016年获得德国杜伊斯堡 − 埃森大学博士学位. 主要研究方向为基于模型和数据驱动的故障诊断技术. E-mail: zhiwen.chen@csu.edu.cn

    中国工程院院士, 中南大学自动化学院教授. 1981年获得中南矿冶学院硕士学位. 主要研究方向为复杂工业过程建模, 优化与控制应用, 故障诊断与分布式鲁棒控制. E-mail: gwh@csu.edu.cn

基金项目:  国家自然科学基金(61490702, 61773407, 61621062, 61803390), 轨道交通节能控制与安全监测湖南省重点实验室(2017TP1002), 装备预研教育部联合基金(6141A02022110), 装备预研领域基金(61400030501), 博士后基金(2018M643000), 湖南省研究生科研创新项目(CX20190064, CX2018B041)资助

摘要: 提出了一种高速列车牵引整流器多类故障联合诊断方法. 首先, 基于三电平牵引整流器开路故障分析, 建立整流器所有功率器件开路故障以及正常运行的状态空间模型并构建相应状态观测器. 然后, 基于正常状态观测器进行故障检测, 检测到故障后, 基于故障观测器区分功率器件开路故障和网侧电流传感器故障, 进而诊断出功率器件开路故障位置和网侧电流传感器故障类型. 实时仿真结果验证了本文方法的正确性和有效性.

English Abstract

  • 牵引整流器是高速列车的关键部件之一[1-3], 其可靠性要求非常高, 但是由于长时间不间断运行, 且工作环境复杂多变, 极易发生故障. CRH2型动车组牵引变流器运行故障数据的统计分析表明整流模块故障和传感器故障是高速列车高发故障[4], 其中功率器件故障占整个变流器故障的38 %[5]. 功率器件故障主要包括开路故障与短路故障, 通常情况下, 短路故障发生后, 功率器件会在短时间内烧坏而导致开路故障[6-7]. 当功率器件发生开路故障后, 如果得不到及时处理, 其临近的功率器件会承受更大的电压和电流, 很容易导致二次故障[8]. 功率器件开路故障诊断成为近年来的研究热点[9-11]. 网侧电流传感器是牵引整流器中的关键器件, 一旦发生故障, 会直接影响系统的控制和监测性能[12-13], 若不能及时诊断出来, 有可能威胁到高速列车的安全运行. 因此, 传感器故障诊断问题也得到了学者们的广泛关注[14-16].

    功率器件开路故障和传感器故障都会导致传感器测量数据的异常, 但是大部分诊断算法在诊断过程中并未对其进行区分. 文献[17-18]基于混合逻辑动态模型, 对整流器开路故障进行诊断, 但在诊断过程中需要给定强制的脉冲控制信号, 以确定开路故障位置, 这可能危及系统运行安全. 文献[19] 基于等位点函数, 对三相逆变器进行开路故障诊断, 但该方法难以直接用于单相牵引整流器. 这些开路故障诊断方法都假定传感器测量数据的异常源于功率器件开路故障. 文献[20]提出了一种基于状态观测器的整流器系统传感器故障诊断方法, 能够对网侧电流传感器和直流电压传感器故障进行诊断, 确定故障发生位置, 但是无法确定传感器故障类型. 文献[21]对感应电机矢量控制系统中的速度传感器故障进行了诊断, 并且可以在故障发生后将系统切换到无速度传感器的运行模式, 同样也是只能够对故障进行定位, 无法诊断出传感器发生了何种故障. 这些传感器故障诊断方法, 都假定传感器测量数据的异常源于传感器故障, 若发生功率器件开路故障导致传感器测量数据异常, 在故障诊断过程中就会产生误报. 截止目前为止, 大多故障诊断方法只单独针对功率器件开路故障或者传感器故障, 都需要基于传感器测量数据的异常进行故障诊断, 但并不能区分系统是发生了传感器故障还是功率器件开路故障.

    本文提出一种用于高速列车牵引传动系统中的三电平整流器功率器件故障与网侧电流传感器故障联合诊断方法, 在故障诊断过程中, 首先基于正常状态观测器进行故障检测, 当检测到系统有故障发生时, 使用故障观测器区分功率器件开路故障和网侧电流传感器故障, 若为功率器件开路故障, 进一步使用故障观测器得到故障位置, 若为网侧电流传感器故障, 则根据网侧电流特征值与故障诊断阈值的大小关系, 诊断出网侧电流传感器故障类型, 包括增益、偏移和漂移故障. 本文方法在故障诊断过程中能够区分功率器件开路故障和网侧电流传感器故障, 确定故障实际来源, 对故障进行精确定位, 此外, 在故障诊断过程中, 无需给定强制脉冲控制信号, 也不需要新增传感器, 不会影响系统本身运行.

    • 三电平整流器是牵引变流器的重要组成部分, 其功能是通过控制电网的有功功率和无功功率, 保证其功率因数恒定, 并调节直流环节电压稳定在设定值. 图1是三电平整流器的拓扑结构, $ u_{N} $$ i_{N} $分别是网侧的电压和电流, $ u_{1} $$ u_{2} $是直流环节上侧和下侧电压, $ i_{u} $$ i_{d} $是直流环节上侧和下侧负载电流; $ L_{N} $$ R_{N} $是网侧的等效电感和等效电阻, $ C_{1} $$ C_{2} $是直流环节上侧和下侧支撑电容. 整流器包括两个桥臂, 分别为A相桥臂和B相桥臂, 每个桥臂由4个功率器件、4个续流二极管和2个钳位二极管构成.

      图  1  三电平整流器拓扑结构

      Figure 1.  Topology of three-level rectifier

      三电平整流器开关函数定义如下:

      $$\small S_{X}=\left\{\begin{aligned} & 1, \quad\;\,\, \!S_{x1}\text{和}S_{x2}\text{导通, }\,\text{或}\,D_{x1}\text{和}D_{x2}\text{导通}\\ & 0, \quad\;\, D_{1x}\text{和}S_{x2}\text{导通, }\text{或}\,D_{2x}\text{和}\,S_{x3}\text{导通}\\ & \!\! -1, \;\;\, S_{x3}\text{和}S_{x4}\text{导通, }\text{或}\,D_{x3}\text{和}D_{x4}\text{导通} \end{aligned}\right. $$ (1)

      其中, 下标$ X=A,B $, $ x=a,b $分别代表三电平整流器A相桥臂和B相桥臂.

      定义$ s_{x1} $, $ s_{x2} $, $ s_{x3} $, $ s_{x4} $分别为功率器件$ S_{x1} $, $ S_{x2} $, $ S_{x3} $, $ S_{x4} $对应的脉冲控制信号. 使用开关函数$ S_{X} $, 可以把三电平整流器简化为如图2所示的开关等效电路.

      图  2  三电平整流器开关等效电路

      Figure 2.  Switching equivalent circuit of three-level rectifier

    • A桥臂为例, 分析功率器件开路故障对三电平变流器的影响.

    • $ i_{N}>0 $, 电流不经过$ S_{a1} $, $ S_{a1} $发生开路故障对系统没有影响. 若$ i_{N}\leq0 $, 当A相桥臂的脉冲控制信号为1100时, 正常情况下, 电流流经$ S_{a1} $$ S_{a2} $, 此时$ S_{A}=1 $, 如图3(a)所示; $ S_{a1} $发生开路故障时, 电流无法流过$ S_{a1} $, 因此会流过$ D_{1a} $$ S_{a2} $, 此时$ S_{A}=0 $, 如图3(b)所示.

      图  3  不同运行情况下三电平整流器开关等效电路

      Figure 3.  Switching equivalent circuit of three-level rectifier in different operation conditions

    • $ i_{N}>0 $, 电流不经过$ S_{a2} $, $ S_{a2} $发生开路故障对系统没有影响. 若$ i_{N}\leq0 $, 当A相桥臂的脉冲控制信号为1100时, 正常情况下, 电流流经$ S_{a1} $$ S_{a2} $, 此时$ S_{A}=1 $, 如图3(a)所示; $ S_{a2} $发生开路故障时, 电流无法流过$ S_{a2} $, 因此会流过 $ D_{a4} $$ D_{a3} $, 此时$ S_{A}=-1 $, 如图3(c)所示. 当A相桥臂的脉冲控制信号为0110时, 正常情况下, 电流流经$ D_{1a} $$ S_{a2} $, 此时$ S_{A}=0 $, 如图3(b)所示; $ S_{a2} $发生开路故障时, 电流无法流过$ S_{a2} $, 因此会流过$ D_{a4} $$ D_{a3} $, 此时$ S_{A}=-1 $, 如图3(c)所示.

    • $ i_{N}\leq0 $, 电流不经过$ S_{a3} $, $ S_{a3} $发生开路故障对系统没有影响. 若$ i_{N}>0 $, 当A相桥臂的脉冲控制信号为0110时, 正常情况下, 电流流经$ S_{a3} $$ D_{2a} $, 此时$ S_{A}=0 $, 如图3(b)所示; $ S_{a3} $发生开路故障时, 电流无法流过$ S_{a3} $, 因此会流过$ D_{a2} $$ D_{a1} $, 此时$ S_{A}=1 $, 如图3(a)所示. 当A相桥臂的脉冲控制信号为0011时, 正常情况下, 电流流经$ S_{a3} $$ S_{a4} $, 此时$ S_{A}=-1 $, 如图3(c)所示; $S_{a3} $发生开路故障时, 电流无法流过$ S_{a3} $, 因此会流过$ D_{a2} $$ D_{a1} $, 此时$ S_{A}=1 $, 如图3(a)所示.

    • $i_{N} \le0$, 电流不经过$S_{a4} $, $S_{a4} $发生开路故障对系统没有影响. 若$i_{N}>0 $, 当A相桥臂的脉冲控制信号为0011时, 正常情况下, 电流流经$S_{a3} $$S_{a4} $, 此时$S_{A}=-1 $, 如图3(c)所示; $S_{a4} $发生开路故障时, 电流无法流过$S_{a4} $, 因此会流过$S_{a3} $$D_{2a} $, 此时$S_{A}=0 $, 如图3(b)所示.

      综上所述, $ S_{a1} $$ S_{a2} $发生开路故障时, 会对网侧电流$ i_{N} $的负半周造成影响, 且$ S_{a2} $发生开路故障的影响更大; $ S_{a3} $$ S_{a4} $发生开路故障时, 会对网侧电流$ i_{N} $的正半周造成影响, 且$ S_{a3} $发生开路故障的影响更大. 由于结构上的对称性, B相桥臂上的功率器件$ S_{b1} $, $ S_{b2} $, $ S_{b3} $, $ S_{b4} $开路故障分析过程分别与$ S_{a1} $, $ S_{a2} $, $ S_{a3} $, $ S_{a4} $开路故障分析过程类似, 限于篇幅, 此处不再赘述.

    • 网侧电流传感器工作环境复杂, 干扰因素多, 加上长时间不间断地运行, 容易发生增益、偏移和漂移等故障[22]. 增益故障是网侧电流实际值与传感器测量值存在固定的倍数差异; 偏移故障是网侧电流实际值与传感器测量值存在固定的数值差异; 漂移故障是网侧电流实际值与传感器测量值存在随时间缓慢变大的差异. 发生增益、偏移和漂移故障时, 网侧电流实际值与传感器测量值之间的关系可分别由式(2)$\sim $(4)表示.

      $$x=ax_{0}\hspace{29pt}$$ (2)
      $$x=x_{0}+b\hspace{18pt}$$ (3)
      $$x=x_{0}+c\cdot\Delta {t}$$ (4)

      其中, $ x_{0} $是网侧电流实际值, $ x $为传感器测量值, $ a $, $ b $, $ c $分别为增益系数、偏移系数和漂移系数, $ \Delta {t} $为漂移故障持续时间.

    • 搭建三电平整流器的状态空间模型为

      $$\left\{ {\begin{aligned} &{\dot{ x} = {Ax} + {Bu}}\\ &{{y} = {Cx}} \end{aligned}} \right.$$ (5)

      其中,

      $${A} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} { - \frac{{{R_N}}}{{{L_N}}}}&{{a_{12}}}&{{a_{13}}}\\ {{a_{21}}}&0&0\\ {{a_{31}}}&0&0 \end{array}} \right]\hspace{70pt}$$
      $${B} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\frac{1}{{{L_N}}}}&0&0\\ 0&{ - \frac{1}{{{C_1}}}}&0\\ 0&0&{\frac{1}{{{C_2}}}} \end{array}} \right]\hspace{73pt}$$

      ${C} = {[1\;0\;0]^{\rm{T}}},\;{x} = {[{i_N}\;{u_1}\;{u_2}]^{\rm{T}}},\;{u} = {[{u_N}\;{i_u}\;{i_d}]^{\rm{T}}}$

      $$ a_{12}=\frac{S_{B}(S_{B}+1)-S_{A}(S_{A}+1)}{2L_{N}}\hspace{42pt}$$
      $$ a_{13}=\frac{S_{A}(S_{A}-1)-S_{B}(S_{B}-1)}{2L_{N}}\hspace{42pt}$$
      $$ a_{21}=\frac{S_{A}(S_{A}+1)-S_{B}(S_{B}+1)}{2C_{1}}\hspace{42pt}$$
      $$ a_{31}=\frac{S_{B}(S_{B}-1)-S_{A}(S_{A}-1)}{2C_{2}} \hspace{42pt} $$

      正常运行时, 开关函数$ S_{X} $与脉冲控制信号$ s_{x1} $, $ s_{x2} $, $ s_{x3} $, $ s_{x4} $的关系为

      $$S_{X}=s_{x1}s_{x2}-s_{x3}s_{x4}$$ (6)

      $ S_{a1} $, $ S_{a2} $, $ S_{a3} $, $ S_{a4} $分别发生开路故障时, 开关函数$ S_{A} $与脉冲控制信号$ s_{a1} $, $ s_{a2} $, $ s_{a3} $, $ s_{a4} $的关系分别为

      $$S_{A}=c_{N}s_{a1}s_{a2}-s_{a3}s_{a4}\hspace{31pt}$$ (7)
      $$S_{A}=c_{N}(s_{a1}s_{a2}-s_{a3}s_{a4})-{\bar{c}_{N}}$$ (8)
      $$S_{A}={\bar{c}_{N}}(s_{a1}s_{a2}-s_{a3}s_{a4})+c_{N}$$ (9)
      $$ S_{A}=s_{a1}s_{a2}-{\bar{c}_{N}}s_{a3}s_{a4}\hspace{31pt}$$ (10)

      其中, $ c_{N} $为网侧电流$ i_{N} $的标志位, $ i_{N}>0 $ 时, $ c_{N}=1 $, ${ \bar{c}_{N}}=0 $; $ i_{N}\leq0 $ 时, $ c_{N}=0 $, ${ \bar{c}_{N}}=1 $.

      $ S_{b1} $, $ S_{b2} $, $ S_{b3} $, $ S_{b4} $分别发生开路故障时, 开关函数$ S_{B} $与脉冲控制信号$ s_{b1} $, $ s_{b2} $, $ s_{b3} $, $ s_{b4} $ 的关系分别为

      $$S_{B}={\bar{c}_{N}}s_{b1}s_{b2}-s_{b3}s_{b4}\hspace{31pt}$$ (11)
      $$S_{B}={\bar{c}_{N}}(s_{b1}s_{b2}-s_{b3}s_{b4})-c_{N}$$ (12)
      $$S_{B}=c_{N}(s_{b1}s_{b2}-s_{b3}s_{b4})+{\bar{c}_{N}}$$ (13)
      $$S_{B}=s_{b1}s_{b2}-c_{N}s_{b3}s_{b4}\hspace{31pt}$$ (14)

      使用式(6)得到$ S_{A} $$ S_{B} $的值并代入式(5)中, 得到三电平整流器正常运行状态空间模型; 使用式(6)得到$ S_{B} $的值和分别使用式(7)$\sim $(10)得到$ S_A$的值, 并代入式(5)中, 得到$ S_{a1} $, $ S_{a2} $, $ S_{a3} $, $ S_{a4} $分别开路故障时的三电平整流器故障状态空间模型; 使用式(6)得到$ S_{A} $的值和分别使用式(11)$\sim $(14)得到$S_B $的值, 并代入式(5)中, 得到$ S_{b1} $, $ S_{b2} $, $ S_{b3} $, $ S_{b4} $分别开路故障时的三电平整流器故障状态空间模型.

    • 针对第2节所建模型, 构建三电平整流器的状态观测器为

      $$\left\{ {\begin{aligned} &{\dot{\hat{ x}} = \hat{ x} + {Bu} + {L}({y} - \hat{ y})}\\ &{\hat{ y} = {C\hat x}} \end{aligned}} \right.$$ (15)

      其中, $ L $为状态观测器增益矩阵, $ y=i_{N} $.

      分别使用正常运行和$ S_{a1} $, $ S_{a2} $, $ S_{a3} $, $ S_{a4} $, $ S_{b1} $, $ S_{b2} $, $ S_{b3} $, $ S_{b4} $ 开路故障的9个状态空间模型, 构建三电平整流器9个状态观测器, 分别定义为0$\sim $8号状态观测器, 其中0号观测器为正常状态观测器, 1$\sim $8号为开路故障状态观测器, 分别对应$ S_{a1} $, $ S_{a2} $, $ S_{a3} $, $ S_{a4} $, $ S_{b1} $, $ S_{b2} $, $ S_{b3} $, $ S_{b4} $开路故障. 得到网侧电流的9个估计值分别为$ \hat{i}_{N0} $, $ \hat{i}_{N1} $, $ \hat{i}_{N2} $, $ \hat{i}_{N3} $, $ \hat{i}_{N4} $, $ \hat{i}_{N5} $, $ \hat{i}_{N6} $, $ \hat{i}_{N7} $, $ \hat{i}_{N8} $, 分别与网侧电流传感器测量值进行比较, 得到9个残差为

      $$\tilde{i}_{Nm}=i_{N}-\hat{i}_{Nm}$$ (16)

      其中, $ m=0,1,2,\cdots,8 $.

    • 设定故障检测阈值$ K_{0} $, 定义函数$ e(k) $$ E(k) $

      $$e(k) = \left\{ {\begin{aligned} &1,&{|{{\tilde i}_{N0}}(k)| > {K_0}}\\ &0,&{|{{\tilde i}_{N0}}(k)| \le {K_0}} \end{aligned}} \right.\hspace{47pt}$$ (17)
      $$E(k) = \left\{ {\begin{aligned} &0,&{k = 1}\\ &{\max [e(k),E(k - 1)]},&{k \ge 2} \end{aligned}} \right.$$ (18)

      其中, $ \tilde{i}_{N0}(k) $是残差$ \tilde{i}_{N0} $在第$ k $个采样点的值.

      系统正常运行时, $ \hat{i}_{N0} $与网侧电流实际值$ i_{N} $之间残差的绝对值$ |\tilde{i}_{N0}|\leq K_{0} $, $ E(k)=0 $; 系统发生故障时, $ |\tilde{i}_{N0}|>K_{0} $, $ E(k)=1 $, 进入故障诊断程序.

    • 设定故障诊断阈值$ K_{1} $, 定义函数$ \delta_{m}(k) $, $ h_{m}(k) $, $ H(k) $

      $${\delta _m}(k) = \left\{ {\begin{aligned} &1,&{|{{\tilde i}_{Nm}}(k)| > {K_1}}\\ &0,&{|{{\tilde i}_{Nm}}(k)| \le {K_1}} \end{aligned}} \right. \hspace{41pt}$$ (19)
      $${h_m}(k) = \left\{ {\begin{aligned} &0,&{k = 1}\\ &{\max [\delta_{m}(k),h_{m}(k - 1)]},&{k \ge 2} \end{aligned}} \right.$$ (20)
      $$ H(k)=\sum\limits_{j=1}^{8}2^{j-1}\times h_{j}(k) \hspace{67pt}$$ (21)

      函数$ H(k) $的值与故障位置对应关系如表1所示.

      表 1  $ H(k) $与故障位置的关系

      Table 1.  Relationship of $ H(k) $ and fault loaction

      $ H(k) $故障位置
      255电流传感器
      254$ S_{a1} $
      253$ S_{a2} $
      251$ S_{a3} $
      247$ S_{a4} $
      236$ S_{b1} $
      223$ S_{b2} $
      191$ S_{b3} $
      127$ S_{b4} $

      三电平整流器网侧电流传感器的采样周期为$ T_{s} $, 网侧电流的周期为$ T $, 则网侧电流每个周期采样点数$ L=T/T_{s} $. 定义函数$ f(k) $$ p(k) $

      $$f(k) = \left\{ {\begin{aligned} &0,&{k < L}\\ &{\frac{1}{L}\sum\limits_{j = k - L + 1}^k {{{\tilde i}_{N0}}} (j)},&{k \ge L} \end{aligned}} \right. \hspace{5pt}$$ (22)
      $$p(k) = \left\{ {\begin{aligned} &0,&{k < L}\\ &{\frac{1}{L}\sum\limits_{j = k - L + 1}^k | {{\tilde i}_{N0}}(j)|},&{k \ge L} \end{aligned}} \right.$$ (23)

      其中, $ f(k) $表示残差$ \tilde{i}_{N0} $在一个网侧电流周期内的平均值, $ p(k) $表示残差$ \tilde{i}_{N0} $在一个网侧电流周期内绝对值的平均值.

      为了保证故障诊断算法的稳定性和抗干扰能力, 定义函数$ F(k) $$ P(k) $

      $$F(k) = \left\{ {\begin{aligned} &0,&{k < L}\\ &{\frac{1}{L}\sum\limits_{j = k - L + 1}^k f (j)},&{k \ge L} \end{aligned}} \right.$$ (24)
      $$P(k) = \left\{ {\begin{aligned} &0,&{k < L}\\ &{\frac{1}{L}\sum\limits_{j = k - L + 1}^k p (j)},&{k \ge L} \end{aligned}} \right.$$ (25)

      定义函数$ Q(k) $

      $$Q(k) = \frac{{P(k) - P(k - 1)}}{{{T_s}}}$$ (26)

      设定故障诊断阈值$ K_{2} $, $ K_{3} $, $ K_{4} $, $ K_{5} $, 式(27)$\sim $(29)可用于诊断系统稳定运行一个网侧电流周期后, 网侧电流传感器发生的增益故障、偏移故障和漂移故障.

      $$G(k) = \left\{ {\begin{aligned} &1,\quad{|F(k)| \le {K_2},\;P(k) > {K_3}}\\ &0,\quad{\text{其他}} \end{aligned}} \right. \hspace{23pt}$$ (27)
      $$O(k) = \left\{ {\begin{aligned} &1,\quad{|F(k)| > {K_2},\;Q(k) > {K_5}}\\ &0,\quad{\text{其他}} \end{aligned}} \right. \hspace{23pt}$$ (28)
      $$D(k) = \left\{ {\begin{aligned} &1,\quad{|F(k)| > {K_2},\;{K_4} < Q(k) \le {K_5}}\\ &0,\quad{\text{其他}} \end{aligned}} \right.$$ (29)

      图4是本文所提多类故障联合诊断方法的流程图. 首先使用正常状态观测器, 计算$ \tilde{i}_{N0} $, 得到$ E(k) $, 根据$ E(k) $的值确定系统是否发生故障, 若检测到系统发生故障, 则使用8个开路故障状态观测器, 计算$ \tilde{i}_{N1} \sim \tilde{i}_{N8} $, 得到$ H(k) $, 根据$ H(k) $的值区分是功率器件开路故障还是网侧电流传感器故障; 若为功率器件开路故障, 则进一步根据$ H(k) $的值诊断出功率器件开路故障位置; 若是网侧电流传感器故障, 则提取网侧电流特征值, 根据特征值与阈值的比较得到$ G(k) $, $ O(k) $, $ D(k) $的值, 诊断出网侧电流传感器故障类型. 该方法能够诊断出牵引整流器两个桥臂上的8种功率器件开路故障、网侧电流传感器的增益、偏移和漂移故障.

      图  4  多类故障联合诊断方法流程图

      Figure 4.  Flowchart of joint fault diagnosis method for multiclass faults

    • 为了验证所提故障诊断方法的有效性和准确性, 在中车株洲电力机车研究所有限公司搭建了实时仿真平台, 该平台包括1个CRH2型高速列车牵引变流器的实物控制器, 1个dSPACE实时仿真器和1个上位机, 如图5所示[3]. 实物控制器的核心控制芯片是EP2C8T144C8N和TMS320F28335, 用于加载控制策略程序; dSPACE实时仿真器用于实现本文所建三电平整流器正常与开路故障模型、作为负载的逆变器和牵引电机模型以及系统中的传感器; 上位机提供控制界面. 实物控制器从dSPACE接收电压、电流和速度信号, 发出脉冲控制信号输入到dSPACE. 结合MATLAB/Simulink和Controldesk软件实现对仿真的实时控制, 控制系统的步长是40 μs, dSPACE的实时仿真步长是10 ns. 变流器和牵引电机的参数如表2和>表3所示. 在实时仿真室验中, 网侧电流传感器增益故障的增益系数$ a=1.1 $倍, 偏移故障的偏移系数$ b=15{\rm{A}} $, 漂移故障的漂移系数$ c=10\;{\rm{A/s}} $.

      图  5  实时仿真平台

      Figure 5.  Real-time simulation platform

      表 2  变流器参数

      Table 2.  Parameter of converter

      参数符号
      网侧电压有效值$u_{N}$1500 V
      变压器电感$L_{N}$2 mH
      变压器电阻$R_{N}$0.2 $\Omega$
      直流环节电压$u_{1},u_{2}$1 300 V
      支撑电容$C_{1},C_{2}$1 600 mF

      表 3  牵引电机参数

      Table 3.  Parameter of traction motor

      参数符号
      定子电阻$R_{s}$0.15 $\Omega$
      定子电感$L_{ls}$1.42 mH
      转子电阻$R_{r}$0.16 $\Omega$
      转子电感$L_{lr}$0.6 mH
      互感$L_{m}$25.4 mH
      额定电压$U_{\rm{rate}}$2 000 V
      额定频率$f_{\rm{rate}}$140 Hz
      额定转速$n_{\rm{rate}}$4 140 r/min
      额定输出功率$P_{\rm{rate}}$300 kW
      额定转差率$s_{\rm{rate}}$1.4 %

      利用本文所提故障联合诊断方法, 对三电平整流器功率器件开路故障和网侧电流传感器故障进行诊断, 图6是功率器件$ S_{a1} $开路故障诊断结果, 在2 s时, $ S_{a1} $发生开路故障, 随后残差的绝对值$ |{{\tilde{i}}_{N0}}| $迅速增大, 超过$ K_{0} $, 系统检测到有故障发生, 再根据故障诊断函数$ H(k)=254 $, 诊断出是功率器件$ S_{a1} $发生开路故障. A桥臂其余3个功率器件和B桥臂4个功率器件开路故障诊断过程与$ S_{a1} $开路故障类似, 不再重复说明. 图7是网侧电流传感器增益故障诊断结果, 在2s时, 网侧电流传感器发生增益故障, 残差的绝对值$ |{{\tilde i}_{N0}}| $立刻增大, 超过$ K_{0} $, 系统检测到有故障发生, 此时故障诊断函数$ H(k)=255 $, 判断为网侧电流传感器故障, 再根据$ |F(k)| $$ P(k) $的值, 得到$ G(k)=1 $, $ O(k)=0 $, $ D(k)=0 $, 诊断出是网侧电流传感器增益故障. 图8是网侧电流传感器偏移故障诊断结果, 诊断过程与增益故障类似, 根据$ |F(k)| $$ Q(k) $的值, 得到$ G(k)=0 $, $ O(k)=1 $, $ D(k)=0 $, 诊断出是网侧电流传感器偏移故障. 图9是网侧电流传感器漂移故障诊断结果, 根据$ |F(k)| $$ Q(k) $的值, 得到$ G(k)=0 $, $ O(k)=0 $, $ D(k)=1 $, 诊断出是网侧电流传感器漂移故障.

      图  6  $S_{a1}$开路故障诊断结果

      Figure 6.  Results of fault diagnosis when open-circuit fault occurs in $S_{a1}$

      图  7  网侧电流传感器增益故障诊断结果

      Figure 7.  Results of fault diagnosis when gain fault occurs in grid current sensor

      图  8  网侧电流传感器偏移故障诊断结果

      Figure 8.  Results of fault diagnosis when offset fault occurs in grid current senso

      图  9  网侧电流传感器漂移故障诊断结果

      Figure 9.  Results of fault diagnosis when drift fault occurs in grid current sensor

    • 本文提出一种高速列车牵引整流器多类故障联合诊断方法, 能够诊断出三电平整流器任一桥臂上的任一功率器件开路故障和网侧电流传感器的增益、偏移、漂移3种故障. 首先建立三电平整流器正常与开路故障状态空间模型, 并构建状态观测器, 基于正常状态观测器进行故障检测, 当检测到系统中有故障发生时, 使用故障状态观测器区分功率器件开路故障和网侧电流传感器故障. 若为功率器件开路故障, 则继续使用故障观测器得到开路故障位置, 若为网侧电流传感器故障, 则需要提取网侧电流特征值并与故障诊断阈值比较, 根据比较结果得到网侧电流传感器故障类型, 完成多类故障联合诊断. 本文所提方法在故障诊断过程中, 只需用到系统现有传感器的测量值, 且不用强制改变系统脉冲控制信号, 不会影响系统的安全运行.

参考文献 (22)

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