基于小波包分析的直流充电桩故障诊断模型.pdf
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1、技术专栏 TechnicalColumn基于小波包分析的直流充电桩故障诊断模型马国瀚,王静峰,张天毅,常达,李杏丽2(1.国网甘肃省电力公司兰州供电公司,兰州7 30 0 7 0;2.国网思极飞天兰州云数科技有限公司,兰州7 30 0 50)摘要:为了提升直流桩的充电效率,高效、准确地诊断直流充电桩故障,为新能源汽车动力供应提供可靠保障,提出基于小波包分析的直流充电桩故障诊断模型。使用基于FPGA的数据采集技术采集直流充电桩直流母线电压信号,并应用奇异值分解去噪方法去除直流充电桩直流母线电压信号噪声;利用小波包方法分解、重构去噪后电压信号,根据小波包重构系数执行频带能量计算、归一化以及功率谱获
2、取等操作后,通过比较正常、故障状况下功率谱获得直流充电桩故障诊断结果。实验结果表明:该模型可有效诊断直流充电桩故障,故障诊断准确性与效率均较高,经该模型进行直流桩故障诊断后,直流桩的充电效率显著提升。关键词:FPGA技术;奇异值分解;小波包分析;直流充电桩;故障诊断;功率谱中图分类号:TM46文献标识码:A文章编号:10 0 4-7 2 0 4(2 0 2 3)0 6-0 12 2-0 7Fault Diagnosis Model of DC Charging Pile Based on Wavelet Packet AnalysisMA Guo-han,WANG Jing-feng,ZHAN
3、G Tian-yi,CHANG Da,LI Xing-li?(1.State Grid Lanzhou Power Supply Company,Lanzhou 730070;2.State Grid Lanzhou Siji Feitian Cloud Data Science Technology Co.,Ltd.Lanzhou 730050)Abstract:In order to improve the charging efficiency of DC piles,diagnose the faults of DC chargingpiles efficiently and accu
4、rately,and provide a reliable guarantee for the power supply of new energyvehicles,a fault diagnosis model of DC charging piles based on wavelet packet analysis was proposed.The data acquisition technology based on FPGA is used to collect the DC bus voltage signal of the DCcharging pile,and the sing
5、ular value decomposition method is used to remove the DC bus voltage signalnoise of the DC charging pile;The de-noising voltage signal is decomposed and reconstructed by waveletpacket method.After performing band energy calculation,normalization and power spectrum acquisitionaccording to the wavelet
6、 packet reconstruction coefficient,the fault diagnosis results of DC chargingpile are obtained by comparing the power spectrum under normal and fault conditions.The experimentalresults show that the model can effectively diagnose the Dc charging pile fault,and the accuracy andefficiency of fault dia
7、gnosis are high.After the model is used to diagnose the DC pile fault,thecharging efficiency of DC pile is significantly improved.Key words:FPGA technology;singular value decomposition;wavelet packet analysis;DC charging pile;fault diagnosis;power spectrum引言汽车行业作为推动国民经济不断发展的重要行业,在推动国民经济增长方面发挥的作用一直不容
8、小靓。然而,传统的汽车行业在带来国民经济增长的同时,也给我国生态环境造成了非常大的负担与危害,为有效解决汽车行业带来的一系列环境问题,近年来,我国各大汽车制造企业积极响应国家号召,将汽车动力来源由传统的能源方式向新能源方向转变,致力于新能源汽车的开122环境技术/Environmental TechnologyT/技术专栏发2。一时间以新能源汽车为代表的新式汽车如雨后春笋般大量涌现,直流充电桩作为新能源汽车的动力源泉也随之成为诸多学者研究的热点,直流充电桩是否存在故障状况直接关系到电动汽车能否正常行驶,因而非常有必要研究一种准确高效的直流充电桩故障诊断模型,以便及时发现与处理直流充电桩故障,保
9、障电动汽车的动力供应。在诸多的研究中,比较著名的有林越等人研究的基于AP-HMM的直流充电桩故障诊断模型5、赵翔等人研究的基于深度神经网络的直流充电桩故障诊断模型。二者均可有效诊断直流充电桩故障,但是由于在采集技术以及信号预处理方面存在一定的局限性,因而故障诊断的效率与准确性还不够理想。基于此,本文将基于小波包分析的直流充电桩故障诊断模型作为研究重点,在故障诊断过程中充分利用FPGA芯片、奇异值分解以及小波包分析方法在数据采集、预处理以及能量谱分析方面的优势,高效准确地完成对直流充电桩故障的诊断工作。1直流充电桩故障诊断1.1奇异值分解直流充电桩直流母线电压信号通常状况下,受采集环境等不可抗力
10、因素的影响,采集到的直流充电桩直流母线电压信号中常常会伴有大量的高斯白噪声存在,如果将其直接应用于直流充电桩故障诊断工作中,由于高斯白噪声信号的干扰作用,必然会使直流充电桩故障诊断的准确性与效率受到影响。因此,FPGA芯片具有超强的可编辑性与数据处理性能1.8,将其应用于电压信号的采集工作中,不仅可以降低整个电压信号采集工作的成本,还可利用其强大的数据处理功能,提高电压信号采集的效率与准确性,因而本文使用FPGA芯片替代原有DSP芯片实现对直流充电桩直流母线电压信号的采集19.10,基于FPGA的直流充电桩直流母线电压信号采集技术架构如图1。图1中,为了能够更高效准确地获取直流充电桩故障诊断结
11、果,基于FPGA的直流充电桩直流母线电压信号采集技术架构主要由用于地母线电压输人信号进行调理的调理模块、A/D数字格式转换模块、FPGA电压信号控制芯片、延时触发电路以及USB通信等芯片构成,高效地采集到大量的直流充电桩直流母线电压信号。1.1.1奇异值分解采用奇异值分解的方法对直流充电桩直流母线电压信号执行信号去噪操作。奇异值分解隶属矩阵分解范畴,由于正常的直流充电桩直流母线电压信号的能量与噪声信号在能量上的分布是完全不同的,因而在经过一系列的线性操作将直流充电桩直流母线电压信号矩阵变换到一种新的坐标范围后,利用奇异值分解的方式便可将正常直流充电桩直流母线电压信号与噪声信号区分开,从而完成直
12、流充电桩直流母线电压信号的去噪操作12.13。如果将一个PQ的矩阵用公式表示为:X,X12,X21,X22,X20X=:Xp1,Xp2,.po那么对矩阵X执行奇异值分解操作,有:X=UDVT-2o.MVi=1式中:U、V一单位正交矩阵。信号调理AD转换AD转换FPGAFlash芯片数据接收延时触发电路图1电压信号采集技术架构(1)(2)电信号DDR2模块USB通信FIFO读写模块USB通信芯片PCDDR2芯片2023年6 月/June 2023123技术专栏TlechnicalColumnU、V与D满足下式:D=diag(.,.,.,.,.).式中:矩阵X的奇异值 0,0,0。根据上述阐述可以
13、看出,奇异值分解过程实际上可以被看成是对奇异向量先执行外积操作后,再对其执行加权和的过程。获得的奇异值数值越高,那么该特征向量在重建后的矩阵中的分布也会更多。1.1.2直流充电桩直流母线电压信号去噪用x(9)代表含有高斯噪声的直流充电桩直流母线电压信号,将真实的直流充电桩直流母线电压信号与高斯白噪声信号分别用s(9)、e(9)代表。那么他们之间的关系用公式可表示为:x(g)=s(g)+e(g)如果想用异常值分解方法去除直流充电桩直流母线电压信号中含有的高斯白噪声,那么需要对x(9)进行矩阵转换操作。如果将转换后的矩阵表示为A,用,代表A的奇异值,那么直流充电桩直流母线电压信号的与高斯白噪声信号
14、的能量分布状况可通过体现。将,按降序排列,则真实的直流充电桩直流母线电压信号可由相对高一些奇异值进行体现,高斯白噪声信号可由相对低一些的奇异值进行体现。将相对低一些的奇异值更改为0,便可获得真实的直流充电桩直流母线电压信号。用N代表x(9)的长度,那么有:n=0,.,Q-1基于此,根据x(9)转化出的矩阵用公式可表示为:(0)x(1):x(P-1)x(1)x(2):(P)x(f-1)x(J):x(Q-1)对矩阵X执行奇异值分解操作,将相对低一些的奇异值更改为0,之后执行奇异值反变换操作,便可获得真实直流充电桩直流母线电压信号。(3)1.2小波包直流充电桩故障诊断应用小波包的方法对直流充电桩直流
15、母线电压信号分解的实质就是将直流充电桩直流母线电压信号中的高频部分与低频部分同时执行合理的分解操作,电压信号被分解到附近频带4。用公式可将小波包分解的过程表示成:aj-ZaadlK式中:dt一分解层数是k时的小波系数;k-21、b k-2 1一对直流充电桩直流母线电压信号执行小波包分解时用到的低通滤波器系数。根据式(7)获得结果执行小波包重构操作,其重构(4)过程用公式可表示为:式中:1k、8 1-2 k 一小波包重构的高通滤波器系数。在本文中,将小波包分解的层数确定为4,对直流充电桩直流母线电压信号执行小波包分解、重构操作后,最终获得直流桩直流母线电压信号的能量集中频带。,将直流充电桩直流母
16、线电压信号获得的小波分解系数做平方和操作,便可获得充电桩直流母线电压信号在相应时域的能量信息。用公式可将获得的能量表示为:i=1,2,.,21(5)K式中:s(jn)一利用小波包执行分解操作后的节点;djx一与s(j,n)相对的第K个系数;(6)N一原始直流充电桩直流母线电压信号的长度;n一小波包序列的个数;j一分解层数。n满足:(7)(8)(9)124环境技术/Environmental Technology/技术专栏n=0,1,2,2-1由此,小波包能量谱向量用公式可表示为:G=G,G,.,G2,=,.4本文中以第四层的能量谱向量为基准构建能量谱特征向量,用公式可将构造的能量谱特征向量表示
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