电力电子电路智能故障诊断技术研究周启慧

周启慧

摘要：随着我国电子工业的发展，电力电子系统集成技术已被人们越来越广泛的应用。然而，随着电力电子技术的发展和设备的复杂性，电力电子设备电路故障的诊断和维修和更换变得越来越困难。电力电子设备电路的定期诊断和维护，有利于降低电力电子设备故障的频率，降低电力电子设备的维修成本。本文在详细了解和分析电力电子设备电路故障诊断的现状和存在问题的基础上，进一步研究了电力电子电路的智能诊断技术。

关键词：电力电子电路；故障；原理；方法

0引言

现在，诊断电路故障的方法主要有以下几种：基于故障频率诊断算法的诊断方法、基于K故障诊断算法的诊断方法和基于故障字典算法的诊断方法等。这里面基于故障频率诊断算法的诊断方法是最常用的。因为电路产生故障的频率比较高，并且产生故障的原因很复杂，所以说电路故障的研究是非常有必要的。

1关于电力电子电路的认识

1.1电力电子电路的基本特点

与一般的数字电路、模拟电路不一样的是，电力电子电路的器件过载能力比较小，所以设备损坏的速度很快，损坏的时间在10微秒之内，因此在故障发生前很难捕获到征兆。传统的判断故障的方法是，依靠设备输出的波形来判断缓变的故障，但是这种方式对于电力电子电路中快速的突变性故障是很难操作的。

1.2诊断电力电子电路的故障

由于上述方法有缺陷，所以一中关于粒子群优化算法的电力电子电路故障诊断方法被提出了。利用这种优化后的方法，迭代运算所有离子，通过这种方式可以较为准确的进行诊断。通过进行多次实验之后我们能够看出，我们可以把这种方法运用在电力电子电路故障的诊断中，可以较为准确的得到所需要的信息，效果十分理想。

1.3关于电力电子电路在运行中的可靠性

人们对于电力电子电路在运行中的可靠性越来越重视了，不过在实际中计划的不是很好，伴随着电力电子装置在实际生活中开始大面积使用，电力电子装置的妨碍通常体现为电力电子器件的破坏，然而。妨碍信息仅存在于产生妨碍到停电之前的数十毫秒以内，此外，一些应用专家体系对发电机励磁体系的晶闸管整流电路举行妨碍诊断，对付庞大电路其信号引出线会太多，但它只实用于不带反电动势的整流电路，怎样计划合理的电力电子电路妨碍诊断方案，要以非侵人性联接要领。电力电子电路的功率已达数千千瓦，这也是由于电力电子器件的过载本领小。近年来国内外有关研究人员针对电力电子电路的妨碍诊断问题做了许多有效的事情，破坏速度快，但是这种要领必须同时监测每一个晶闸管元件的端电压，妨碍产生前征兆较难捕捉，也大概造成对主电路的滋扰，有人议决从输出端引出信号来辨认整流元件的开路妨碍。这里面以电力电子器件的开路和短路最为常见，不实用于逆变电路，所以说，上述方式还是比较科学的。在实际生活的运用中，会出现很多方面的影响，就会出现对电力电子电路的妨碍，如何运用更加成熟、简便的技术来对其进行检测是一个必须要加强研究的话题。

2电力电子设备中电路的主要故障模式

电力电子设备的电路故障主要分为结构性故障与参数性故障两种。电力电子电路的结构性故障主要指电路中的电容、电阻、电感与各种开关等电路器件的短路与开路，由于功率器件的损坏而导致电力电子设备的主电路的结构发生改变是这一故障最为主要的表现形式。而电力电子电路的参数性故障主要是指电阻、电感、电容等器件参数由于发生了偏移或者开关的性能较为劣化，而导致了电力电子设备的电路装置特性与它的正常特性产生了严重的偏离。

对于电力电子设备的电器原件来说，主要分为两种故障模式，即硬故障和软故障。电器元件的硬故障主要是指电器元件发生了开路或短路的现象，而电器元件的软故障则主要是指电器元件虽没有发生开路，但是电器元件的大小却与它的正常范围，由此导致了电路的特性也发生偏离。

作为能够影响整个电力电子系统性能的电容器，是造成电路发生故障的最主要因素。开路、短路、硬故障偏小、软故障偏大这四种情况是致使电容器发生故障的主要模式。其中开路故障主要发生在陶瓷或者铝制电容中，短路故障主要发生在钽电容中。

开关器件作为电力电子设备中变化器的基本单元和关键部件，具有较强的可靠性，它主要有开路和短路两种故障模式。

3电力电子电路故障诊断的难点

由于电力电子产业发展较快，电力电子设备的内部构造越来越复杂，这造成了对电力电子设备的电路故障难以进行诊断的现状。再加上对电路的在线诊断本身就具有较高的要求，而且测试激励不好选用，使得对电力电子电路故障的诊断难上加难。

首先，电力电子设备的电路存在着非线性故障诊断问题。由于电力电子设备的非线性电路较强，所以很难对其建立起精确的数学模型。其次，常用的电力电子电路测试节点只负责输出负载电压，而仅靠设备的输出电压难以对电路故障做出具体的诊断或是根本不能诊断。而如果增加电力电子电路的测试节点又会提高电路的复杂性，并对负载输出的电压产生交叉影响，进一步加大了故障诊断的难度。第三，由于电力电子电路的故障诊断信息只在故障发生后与停电前的几十毫秒内存在，因此对其需要进行在线诊断与动态监听。而要完成电路的在线诊断就需要在原有的设备基础上再增加新的部件，而这往往会导致企业成本的大幅上升。

4智能技术在电力电子电路故障诊断中的应用

4.1智能神经网络在电力电子电路故障诊断中的应用。由于神经网络拥有非线性、并行性、容错性和良好的泛化能力的特点，因此它在故障诊断的许多领域中都得到了广泛的应用。并且由于神经网络能够对新出现的故障模式进行学习、记忆与储存，还可以有效的在未来的运行中对发生过的故障模式进行识别，因此对电力电子电路故障诊断中的符号推理与知识获取方面的困难具有较好的克服能力。对于在电力电子电路故障诊断中经常出现的容差问题，智能神经网络也能够相应的做出很好的解决，这使得原始的电力电子电路故障诊断水平上升了一个很大的台阶，对推动电力电子产业的发展起到了巨大的推动作用。

4.2聚类神经网络在电力电子电路故障诊断中的应用。当电力电子电路的故障模式相对建立的网络较多、训练较为频繁时，原有的电力电子电路的故障诊断模式需要每一次诊断都要输入全部的小网络，致使诊断时间过于漫长，并且这种故障模式的网络收敛性与泛化能力也相对较差，因此大大降低了电力电子电路故障诊断的精确度。

5结论

本文主要分析了电力电子电路在故障诊断方面的一些情况，主要以晶闸管三相桥式整流器作为例子，较为详尽地叙述了发生电路故障之后，如何正确准确的对故障进行在线的分析诊断和维护。同时，我们叙述的这些方法也适用于其他方面的诊断，这也是这一种故障诊断方法的特点之一。由此可见，在电子电路的诊断过程中加入数据模型，有很多优点：简单操作，步骤少，效果好。特别是一些较为复杂的电子电路故障，可以明显的看出这种方法的有事。

参考文献

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本文摘自中国论文网，原文地址：http://www.xzbu.com/8/view-6563981.htm