賈海龍，帕孜來·馬合木提，安永軍

（新疆大學 電氣工程學院，新疆 烏魯木齊 830046）

0 引 言

近年來，隨著我國對清潔能源需求的增加，風力發(fā)電得到快速發(fā)展。三電平逆變器作為風力發(fā)電系統(tǒng)中的關(guān)鍵部位，因為其擁有更小的開關(guān)耗損、輸出電壓諧波含量低等優(yōu)點而被廣泛使用，但由于其受環(huán)境影響較大和其復雜的結(jié)構(gòu)，以及在高頻率情況下的導通和關(guān)斷之間的快速轉(zhuǎn)換，導致逆變器存在很高的故障率[1]。逆變器發(fā)生故障后輕則影響機器的正常工作，降低效率；重則機毀人亡，給社會造成巨大危害。因此如何識別所有故障類型并準確定位[2]成為重中之重。

文獻[3]提出基于形態(tài)學廣義分形維數(shù)方法，在兩電平逆變器故障診斷中雖然能夠準確識別故障，但計算量較大。文獻[4-5]采取傳統(tǒng)逆變器故障診斷方法，通過提取負載三相線電流、線電壓的故障特征信號，區(qū)分逆變器故障，但是此類方法難以區(qū)分不同故障類型輸出波形相似的故障情況，因此存在一定的局限性。文獻[6]提取三電平逆變器上、中、下橋臂的電壓信號作為故障特征信息，但此方法過于繁瑣，無形中加大了工作量。

因此，為改善以上逆變器故障診斷方法的不足，本文采用基于電流殘差[7]的逆變器故障診斷方法，通過仿真實驗驗證和提取數(shù)據(jù)分析，證明了此方法的可行性。

1 混合邏輯動態(tài)模型

1.1 混合邏輯動態(tài)模型介紹

一個系統(tǒng)中的離散部分和連續(xù)動態(tài)部分可以通過一系列的相互轉(zhuǎn)化組合成一個混合的復雜系統(tǒng)[8]，這樣的系統(tǒng)稱為混合動態(tài)系統(tǒng)，如圖1所示。

圖1 結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Structure block diagram

離散部分和連續(xù)部分之間的變量可通過D/A 和A/D 之間的相互轉(zhuǎn)化來獲得；離散變量和連續(xù)變量之間的轉(zhuǎn)化過程可以用不等式來表達，連續(xù)系統(tǒng)用狀態(tài)空間表達式來表示。將兩者進行有效聯(lián)合，即可構(gòu)建混合邏輯動態(tài)模型[9]系統(tǒng)。

混合邏輯動態(tài)模型表達式如下：

式中：x，y，u含有離散和連續(xù)兩種變量；δ是二進制輔助邏輯變量；z是連續(xù)輔助變量。由式（3）可知，所描述的不等式約束中包含所有離散子系統(tǒng)和連續(xù)子系統(tǒng)之間的耦合關(guān)系，用狀態(tài)方程表達這些約束條件，最終可使離散混雜[10]系統(tǒng)也可以像線性系統(tǒng)一樣用狀態(tài)方程式來描述。

1.2 三電平逆變器混合邏輯動態(tài)模型建模

二極管鉗位式（NPC）三電平逆變器的主電路拓撲結(jié)構(gòu)如圖2所示。直流側(cè)電壓為Ed，各個橋臂上的功率開關(guān)器件為 VTa，VTb，VTc，兩個直流側(cè)電容為Cd1和Cd2。

NPC 三電平逆變器系統(tǒng)中包含大量離散變量和連續(xù)變量，可依靠IGBT 的導通和關(guān)斷狀態(tài)來控制逆變器的高頻轉(zhuǎn)換工作，獲取不同的電勢差。

高電平和低電平是驅(qū)動脈沖的組合，引入二進制輔助變量，用“1”來表示器件的導通，“0”表示器件的關(guān)斷。每一相橋有4 個IGBT 功率器件，運行模式有3 種。A 相橋臂工作模式如表1所示。Uan，Ubn，Ucn分別表示逆變器的輸出相電壓，并且根據(jù)約束關(guān)系可以得到與Uao，Ubo，Uco之間的約束表達式：

圖2 NPC 三電平逆變器拓撲結(jié)構(gòu)Fig.2 Topological structure of NPC three-level inverter

表1 A 相橋臂工作模式Table 1 Working mode of A phase bridge arm

根據(jù)式（8）進行邏輯變換可得：

可得Uan，Ubn，Ucn表達式如下：

根據(jù)以上的邏輯關(guān)系表達式構(gòu)建準確的混合邏輯動態(tài)模型，如圖3所示。

圖3 三電平逆變器混合邏輯動態(tài)模型Fig.3 Mixed logic dynamic model of three-level inverter

2 故障特征提取

2.1 基于小波變換的故障特征提取

根據(jù)小波變換的一系列特性，本文采用Daubechies小波基中的db10 進行3 層小波分解，重構(gòu)提取頻帶信號，然后進行歸一化處理提取故障特征。部分故障特征如表2所示。

2.2 基于電流殘差的故障特征提取

在NPC 型三電平逆變器中，VTa2故障和VTa1/VTa2同時故障以及VTa3故障和VTa3/VTa4同時故障情況下輸出線電流和線電壓波形相同，很難用傳統(tǒng)的方法來識別故障并準確定位。特殊情況故障線電壓波形見圖4。

表2 故障特征向量表Table 2 Fault feature vector

本文以混合邏輯動態(tài)模型和模型仿真輸出線電流的殘差作為故障輸入源，電流殘差最大值為Max、最小值為Min、最大電流差值為App、電流殘差和值為Add；然后根據(jù)4 維向量特征組建故障特征向量表，并且在Matlab/Simulink 中構(gòu)建診斷模型。仿真模型如圖5所示。根據(jù)NPC 三電平逆變器故障分類，以A 相為例，一共有11 種故障。電流殘差向量表如表3所示。

3 實驗驗證

本文采用3 層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡，8 位隱含層節(jié)點數(shù)，“tansig”為隱含層傳遞函數(shù)，“purelin”為輸出層使用函數(shù)[11]。誤差收斂圖如圖6所示。

本次實驗對應的訓練樣本輸入電壓/負載功率選取為：（480 V/1 000 W，487 V/1 000 W，490 V/1 000 W，500 V/1 000 W，510 V/1 000 W，520 V/1 000 W，530 V/1 000 W，540 V/1 000 W，550 V/1 000 W，560 V/1 000 W，570 V/1 000 W，580 V/1 000 W），共 12 組數(shù)據(jù)，在12 組訓練樣本的每類故障中各選一組作為測試樣本，一共11 組（分別為無故障、VTa1故障、VTa2故障、VTa3故障、VTa4故障、VTa1/VTa2故障、VTa1/VTa3故障、VTa1/VTa4故障、VTa2/VTa3故障、VTa2/VTa4故障、VTa3/VTa4故障）。其中特殊故障類型診斷結(jié)果如表4所示。

表3 電流殘差向量表Table 3 Current residual vector

圖4 特殊情況故障線電壓波形Fig.4 Line voltage waveforms of fault under special condition

4 結(jié) 語

本文針對三電平逆變器中不同故障類型輸出波形相似的情況，提出一種基于電流殘差的逆變器故障診斷方法。實驗結(jié)果表明，該方法可以區(qū)分單管故障和多管故障，并且可以區(qū)分三電平逆變器中不同故障類型輸出波形相似的情況，還可以精確定位到具體的故障器件。該方法數(shù)據(jù)處理量小，診斷精度高，泛化能力強。

圖5 故障診斷模型Fig.5 Model of fault diagnosis

圖6 誤差收斂圖Fig.6 Convergence diagram of error

表4 特殊故障類型診斷結(jié)果Table 4 Diagnostic results of special fault type