三相SPWM逆變器是大功率逆變電源，近幾年在許多大中型企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，主要用于提供一種能夠驅(qū)動(dòng)振幅、相位、頻率的三相電源[1]。但是，逆變器中的半導(dǎo)體功率變換器也是最容易發(fā)生故障的環(huán)節(jié)，一旦發(fā)生故障，企業(yè)不但產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)損失，還可能發(fā)生重大事故。設(shè)計(jì)合理的診斷方案來解決電力電子電路中出現(xiàn)的問題是現(xiàn)代研究的重點(diǎn)。國內(nèi)外學(xué)者對(duì)逆變器的故障診斷都有較為深入的研究，其中有些學(xué)者提出用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)三相逆變器的故障進(jìn)行分類的診斷方法[2-5]，為診斷方法提供一種思路，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的一些缺點(diǎn)，如收斂速度慢，泛化能力不夠，容易陷入局部極小值等影響了診斷率。還有學(xué)者提出基于模型的故障診斷方法[6-7]，引入鍵合圖等建模方法來對(duì)逆變器建模，增加了檢測(cè)中的準(zhǔn)確率，不足之處是分析過程比較復(fù)雜很容易出錯(cuò)。
    針對(duì)電力電子電路具有非線性的特征而無法采用精確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行故障診斷，本文對(duì)三相SPWM逆變電路先采用小波分析方法，對(duì)所需要的信號(hào)進(jìn)行分解，得到經(jīng)小波分解后的能量值，然后以各尺度的能量值作為特征向量，輸入經(jīng)過PSO優(yōu)化SVM的模型進(jìn)行分類故障診斷。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM相比，此方法取得了較好的故障診斷效果。
1 支持向量機(jī)(SVM)
    SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論來處理模式分類問題的算法，其基本思想是找到一個(gè)“最佳”的超平面作為學(xué)習(xí)問題的解決方案。它避免了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇、過學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)，可以提供一個(gè)在大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間只有少數(shù)向量的全局優(yōu)化的分離邊界，不同于其他學(xué)習(xí)機(jī)可能會(huì)產(chǎn)生局部極小。
    SVM的目標(biāo)是找出距兩個(gè)類之間最大距離的分離邊界，如圖1所示。

    其中 K(xi，x)是一個(gè)進(jìn)行非線性映射到特征空間的多項(xiàng)式核函數(shù)。為了獲得SVM的最佳解決方案，有不同的內(nèi)積函數(shù)可以選擇[9-10]。本文選擇徑向基函數(shù)(RBF)，這是因?yàn)槭褂肦BF時(shí)，只需要確定較少的SVM參數(shù)，而其他的多項(xiàng)式核函數(shù)會(huì)使參數(shù)優(yōu)化變得復(fù)雜。
2 小波變換的多分辨率分析故障特征提取
    如圖2所示，采用小波變換的多分辨率Mallat算法進(jìn)行信號(hào)的分解[11]。從信號(hào)濾波的角度理解，首先構(gòu)造了低通和高通濾波器，得到了一組所需要的低頻信號(hào)和高頻信號(hào)，直到分解至第M層，每層分解得到的低頻和高頻信號(hào)是原信號(hào)的一半。其分解結(jié)果既不會(huì)冗余，也不會(huì)損失原信號(hào)信息。

    (1)初始化，隨機(jī)產(chǎn)生粒子的初始位置和速度；
    (2)計(jì)算初始適應(yīng)度，然后根據(jù)適應(yīng)度更新pbest和gbest。；
    (3)根據(jù)式(5)、式(6)更新粒子速度和位置。再次計(jì)算適應(yīng)度值，更新pbest和gbest；
    (4)依此循環(huán)，當(dāng)循環(huán)至最大迭代次數(shù)或滿足要求，則結(jié)束尋優(yōu)。否則轉(zhuǎn)至步驟(2)。
3.2 PSO-SVM故障診斷方法
    本文所介紹的PSO-SVM的三電平SPWM逆變器故障診斷方法，首先獲得逆變器故障信息，然后選擇母小波進(jìn)行小波分析，提取故障特征，其主要步驟如下：
    (1)根據(jù)第2節(jié)多分辨率分析故障特征提取，可以選擇逆變器故障時(shí)產(chǎn)生的負(fù)載電壓為對(duì)象進(jìn)行小波分析，以高頻部分的能量組成特征向量(E1，E2，…，Ej)。
    (2)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將所有的特征向量歸一化到[0，1]區(qū)間。
    (3)PSO-SVM的故障分類，其具體實(shí)施步驟如下：
    ①建立PSO-SVM分類模型，如圖4所示。PSO-SVM模型由M個(gè)PSO-SVM網(wǎng)絡(luò)組成（本文中M為三相逆變器故障類型數(shù)）。x為PSO-SVM模型的輸入數(shù)據(jù)，PSO-SVMi（i=0，1，…，M）輸出目標(biāo)函數(shù)Yi值為0和1。當(dāng)屬于第i類PSO-SVM時(shí)，PSO-SVMi輸出目標(biāo)函數(shù)Yi為1，否則為0。

    ②先建立訓(xùn)練樣本（T，Y），再根據(jù)PSO-SVM算法，產(chǎn)生合適的C和γ。
    ③用步驟(2)中確定好的模型，輸入未知故障樣本，然后就可以得到每一個(gè)Y值，從而確定了故障類型和位置。
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    三相SPWM逆變器由6只IGBT構(gòu)成，其電路系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖5所示。對(duì)逆變器的輸出電壓故障波形進(jìn)行采樣。采樣點(diǎn)N=260，采樣頻率為fs=50 kHz。在建立故障樣本時(shí)考慮逆變器輸入電壓和負(fù)載功率，分別為600 V/30 kW、600 V/40 kW、600 V/50 kW、600 V/60 kW、600 V/70 kW、630 V/30 kW、630 V/40 kW、630 V/50 kW、630 V/60 kW和630 V/70 kW 10種情況。本文篇幅有限，只對(duì)其中7種故障情況(包括正常情況)作分析[13]：逆變器中只有一個(gè)IGBT開路故障(3種：VT1，VT2，VT3)和兩個(gè)IGBT開路故障(3種：VT1和VT2，VT1和VT6，VT1和VT4)。再用小波多分辨率分析故障特征提取方法得到特征向量，這樣得到了10×7=70組故障樣本，將其中在情況(1)～(3)和(9)～(10)下每種故障作為學(xué)習(xí)樣本，其余的(4)～(8)組故障樣本作為測(cè)試樣本。

    采用這種方法對(duì)三相SPWM逆變器故障進(jìn)行診斷，對(duì)故障情況進(jìn)行分類：無故障為類型1，VT1故障為類型2，…，VT1和VT6故障為類型7。經(jīng)過仿真實(shí)驗(yàn)，得到故障的實(shí)際分類和預(yù)測(cè)分類如圖6所示。

    根據(jù)圖7可以得到整個(gè)模型的故障準(zhǔn)確率為94.285 7%，在系統(tǒng)中出錯(cuò)個(gè)數(shù)為2個(gè)。
    采用普通的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，SVM和本文提出的PSO-SVM對(duì)逆變器故障診斷問題進(jìn)行研究對(duì)比，試驗(yàn)結(jié)果如圖7所示。可以看出PSO-SVM的故障診斷是有效的，而且比其他幾個(gè)診斷方法的精度更高。
    本文提出用PSO-SVM的故障診斷方法，采用多分辨率Mallat技術(shù)來對(duì)故障負(fù)載電壓的轉(zhuǎn)化進(jìn)行分解，提取高頻能量為輸入數(shù)據(jù)特征向量；選用PSO優(yōu)化SVM的參數(shù)。該診斷方法一方面使其泛化能力顯著提高，另一方面不需要建立數(shù)學(xué)模型而解決系統(tǒng)非線性的問題。通過仿真結(jié)果對(duì)比分析，驗(yàn)證了方法的可行性，錯(cuò)誤個(gè)數(shù)明顯下降，診斷精度顯著提高，實(shí)用性強(qiáng)，具有廣闊的發(fā)展前景。
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