基于两种NN的CRH3动车组辅助逆变器故障诊断_孟建军.pdf
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1、基金项目:国家自然科学基金资助项目(72061021,62063013);甘肃省高等学校科研项目(2017D-09,2018C-10);甘肃省科技计划资助项目(20JR10RA251)收稿日期:2021-01-20 修回日期:2021-06-20 第 40 卷 第 4 期计 算 机 仿 真2023 年 4 月 文章编号:1006-9348(2023)04-0153-07基于两种 NN 的 CRH3 动车组辅助逆变器故障诊断孟建军1,2,3,徐妍琰1,2,3,李德仓1,2,3,王鑫健4(1.兰州交通大学机电技术研究所,甘肃 兰州 730070;2.甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心,甘肃
2、 兰州 730070;3.甘肃省物流与运输装备行业技术中心,甘肃 兰州 730070;4.上海铁路局上海动车段,上海 201200)摘要:针对 CRH3 型动车组辅助逆变器故障特征向量与故障类型之间呈现的是非线性联系的特点,提出一种 BP 和 GRNN算法的辅助逆变器故障诊断方法。在 MATLAB/SIMULINK 环境下搭建辅助逆变器仿真模型,对辅助逆变器中 IGBT 开路故障进行仿真,得到不同故障情况下输出电流波形;采用 db3 小波对电流输出波形进行分解重构,提取能量值和波形比例系数作为故障诊断的特征向量;采用 BP 和 GRNN 神经网络算法进行故障识别,分别建立 BP 神经网络和 G
3、RNN 故障诊断模型并完成测试。测试结果可提高辅助逆变器故障诊断的效率及精确度,减少因过度维修导致的成本浪费,为动车组检修降本增效提供帮助。关键词:辅助逆变器;小波分析;故障诊断中图分类号:TM464 文献标识码:BFault Diagnosis of Auxiliary Inverter for CRH3 EMUBased on BP and GRNNMENG Jian-jun1,2,3,XU Yan-yan1,2,3,LI De-cang1,2,3,WANG Xin-jiang4(1.Mechatronics T&R Institute,Lanzhou Jiaotong Universit
4、y,Lanzhou Gansu730070,China;2.Gansu Provincial Engineering Technology Center for Informatizationof Logistics&Transport Equipment,Lanzhou Gansu730070,China;3.Gansu Provincial Industry Technology Center of Logistics&Transport Equipment,Lanzhou Gansu 730070,China;4.Shanghai EMU Depot of Shanghai Railwa
5、y Administration,Shanghai 201200,China)ABSTRACT:Aiming at the non-linear relationship between the fault feature vector and the fault type of the auxiliaryinverter of the CRH3 EMU,a fault diagnosis method of the auxiliary inverter based on the BP and GRNN algorithm isproposed.The simulation model of
6、the auxiliary inverter wa built in the MATLAB/SIMULINK environment;The IGBTopen circuit fault in the auxiliary inverter was simulated to obtain the output current waveform under different faultconditions;The current output waveform was decomposed and reconstructed using db3 wavelet,and the energy va
7、lueand waveform proportion coefficient were extracted as the feature vectors of fault diagnosis;BP and GRNN neural net-work algorithms were used for fault identification,and BP neural network and GRNN fault diagnosis models were es-tablished and tested respectively.The test results can improve the e
8、fficiency and accuracy of fault diagnosis of theauxiliary inverter,reduce the cost waste caused by over-maintenance,and provide help for the maintenance of EMUsto reduce costs and increase efficiency.KEYWORDS:Auxiliary inverter;Wavelet analysis;Fault diagnosis3511 引言辅助逆变器是 CRH3 型动车组辅助供电系统的重要组成部分。辅助供
9、电系统既要为牵引电机提供强迫风冷,为动车制动用提供压缩机的维持动车安全运行的所需负载又要提供照明、制冷制热、动车组内日常电器的稳定和安全使用的电力,保障其能正常使用1。在动车组作为客运主导的今天,动车组的运行不仅仅呈现于动车运行的快速和平稳上,动车组内日常生活电器的安全使用得到有效保障更加展现了一个国家工业的高度发达2。由此观之,辅助逆变器的供电质量与可靠性是影响到动车运行安全和旅客乘坐舒适度的最直接因素3。因此对辅助逆变器故障诊断进行深入细致的研究,对我国高速动车组安全可靠运行至关重要。本文以 CRH3 型动车组辅助逆变器为研究对象,运用 MATLAB/Simulink 软件建立辅助逆变器仿
10、真模型,对辅助逆变器在不同 IGBT 开路故障状态下进行了仿真研究,通过选择合适的小波基对电流输出波形进行小波分解重构,得到电流小波的能量频谱,对能量系数进行数据处理和重构,提取辅助逆变器的故障特征向量,将小波分解提取的特征向量汇总作为输入,对故障进行编码作为输出,采用 BP 与 GRNN 神经网络进行故障识别,建立对应的故障诊断模型,分别对 BP 与 GRNN进行训练和测试,对比两种算法的测试结果,发现 GRNN 网络较 BP 网络提高了迭代速度和精度,可以有效的提高故障图 3 辅助逆变器仿真模型诊断的精确率。2 CRH3 型动车组辅助逆变器工作原理辅助逆变器一般分为电压源型和电流源型,CR
11、H3 型动车组上安装的是电压源型逆变器,电压源型逆变器按照其输出电压电平数不同,分为两电平式和三电平式,CRH3 型动车组采用的是两电平式4。两电平式逆变器拓扑结构是由六个开关管 T1、T2、T3、T4、T5、T6 构成的三相全桥,具体结构如图 1 所示。设三个桥臂开关函数 Si公式为Si=1 i 相上管导通0 i 相下管导通 i=A,B,C(1)当同一桥臂两个开关管两者的状态是相反的关系,当一方导通时,另一方断开。计算可得,由 SA、SB和 SC可以组合成 222=8 种电路工作模式。图 1 辅助逆变器主电路图3 辅助逆变器仿真CRH3 型动车组的辅助逆变器采用先逆变后降压式的“直-交”型结
12、构5,其结构拓扑如图 2 所示。辅助逆变器直接从主变流器的中间环节取得 DC3000V 电压,经逆变,再经过滤波,最后得到为 440V/60Hz 的三相交流电压。图 2 辅助逆变器结构拓扑根据 上 述 辅 助 逆 变 器 主 电 路 图 及 结 构 拓 扑,在MATLAB/Simulink 中搭建如图 3 所示逆变器仿真模型,参数451取自 CRH3 型车辅助逆变器实车运行数据,其中输入DC3000V,输出 3AC400V/60Hz。仿真采样步长设置为 110-5,仿真时间共为 0.6s,0.5s时开始触发,仿真采用 ode23t 算法。启动仿真模型时,调节相关的各个参数,在仿真开路故障时,通
13、过对相应的脉冲置0 来模拟某一开关管的故障,将得到辅助逆变器在不同故障情况下的输出电流波形。由于三相桥式逆变电路中 IGBT 很少有三个及三个以上同时发生故障,因此本文只分析一个、两个 IGBT 同时发生开路故障的情况。由于篇幅原因,以最具代表性的 T1 故障、T1T2 故障、T1T3 故障、T1T4 故障这四种情况为例分析其波性特征。辅助逆变器 IGBT 单管故障分析:T1 管故障,如图 4(a)所示,当 T1 管发生故障时,A 相电流输出的波形正半周期基本全为负值,B、C 相电流输出波形正半周期的幅值超过负半周期且有部分畸变。图 4(a)辅助逆变器 T1 管故障波形辅助逆变器同一桥臂两个
14、IGBT 同时故障:T1T2 管故障,如图 4(b)所示,T1T2 管故障时,其中一相的电流输出信号基本全部消失,其余两相的输出电流有部分畸变,且正半周期和负半周期的幅值有所降低。图 4(b)辅助逆变器 T1T2 管故障波形辅助逆变器两相同一位置两个 IGBT 同时故障:T1T3 管故障,如图 4(c)所示,当 T1T3 管发生故障时,A、B 相电流输出的波形负半周期基本全为正值,C 相电流输出的波形与A、B 相呈相反状态。图 4(c)辅助逆变器 T1T3 管故障波形辅助逆变器两相交叉位置两个 IGBT 同时故障:T1T4 管故障,如图 4(d)所示,其中一相电流输出的波形正半周期基本全为正值
15、,另一相电流输出的波形与之呈相反状态,而其余那相电流输出波形有部分畸变。图 4(d)辅助逆变器 T1T4 管故障波形4 小波变换故障特征提取传统的信号处理经常运用傅里叶分析,然而在实际应用过程中发现其存在大量的应用问题,人们通过各种研究探索对其进行改进,创造了 STFT(短时傅立叶变换)6。由于STFT 采用的滑动窗函数在选定后为固定的,因此导致了其时间分辨率是无法改动的,当滑动窗选取较窄时采集到的信号比较短,会导致频率分辨率的降低。当滑动窗较宽时导致时域上并不够精准,缺乏其自身所具备的自适应能力。因此小波变换7成为一种改进的时频局域化分析方法,小波窗口的面积相等、时间和频域窗口可以进行变化,
16、它的出现成为信号分析领域的突破性进展。小波满足:-(t)dt=0,在(t)L2(R)中,(t)被称为母小波或基本小波,L2(R)为均方可积空间。通过母函数进行伸缩、平移等变换后获得一组小波序列a,b(t)=1at-ba()(a,b R,a 0)(2)在式(2)中,a 表示伸缩因子,b 表示平移因子8。对式(2)中参数 a,b 进行展开后,可以计算出任意时刻551任意精度的频谱,但如果在每个可能的尺度下一一计算小波系数将会产生庞大的数据计算量,因此需要将其离散化。将连续小波进行离散化操作被称为离散小波变换(DWT)。为了更好的实现小波变换,需要通过计算机来辅助计算同时把连续小波 a,b(t)和连
17、续小波变换 Wf(a,b)离散化。小波离散化不会将时间离散化,只针对连续的伸缩因子 a 和连续的平移因子 b,与 t 无关8。在连续小波中,需要考虑函数a,b(t)=|a|-1/2t-ba()(3)在式(3)中 bR,aR+,且 a0,是容性的,为了计算方便,在连续小波离散化过程中令 a 取正值,相容性条件则表示为C=0?()?d?1,因此其对应的离散小波函数 j,k(t)式又可以表示为j,k(t)=a-j/20t-kaj0b0aj0|=a-j/20(a-j0t-kb0)(5)所以离散化小波变换系数的求解公式为Cj,k=-f(t)j,k(t)dt=(6)重构公式为f(t)=C-Cj,kj,k(
18、t)(7)C 为常数,取值与信号无关9。动车组的运行环境复杂,造成信号中的谐波复杂多变,使得信号中含有非周期信号、畸变信号等成分。而小波变换在对这类谐波信号的处理上有着天然的优势,在变换中能够很好地将这些成分去除掉。当辅助逆变器处于正常运行时,其输出电流为三相正弦波。而故障运行时,由于故障部分电流信号的丢失,造成系统输出波形不对称,波形中出现许多畸变信号。经过分析 CRH3 型动车组辅助逆变器故障诊断研究,选择恰当的小波进行分解来处理故障信号,得到需要的特征信号。以下以 T1 管故障为例,将输出电流利用 db3 小波进行 8层分解并重构后,获得了 1 个低频 a8 和 6 个高频 d1、d2、
19、d3、d4、d5、d6、d7 及 d8,如图 5、6 所示。通过小波分解波形按照不同频带分离滤波,在不同故障情况下,其各频带组成会有所不同。将三相电流波形利用小波分析方法进行 8 层分解,得到了 8 个高频带和 1 个低频带,其中低频量很好的表现了波形特征,可以作为一个求解特征向量参数,称这种为能量系数特征向量。能量系数求解过程如下:1)进行小波分解,提取各频带分解系数,再进行重构;图 5 T1 故障时 A 相小波分解图低频部分图 6 T1 故障时 A 相小波分解图高频部分2)求解各分解系数能量值。公式为Ej=nk=1|dj(k)|2(8)式中,j=1,2,3,4,5,6,7,8;k=1,2,
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