毕业设计（论文）基于小波变换及BP网络的变频器故障诊断

1、摘 要三相交流变频驱动系统以其优良的调速性能，良好的节能效果，越来越广泛的应用于工业、商业、航空等领域。由于控制算法的复杂性及半导体器件的自身特点，驱动器易发生故障。论文针对变频器的故障诊断进行研究，在建立变频器 ac-dc-ac 模型的基础上，对各种故障类型进行理论分析与仿真实验，总结各种故障并相互比较，给出基于小波变换和神经网络的故障诊断方法。由于条件所限，无法得出故障情况下的各种故障信息，以作为故障诊断的基础，所以本文首先对变频调速系统在matlab软件中进行仿真，建立了变频调速系统的仿真模型。在此基础上，模拟了几种常见的变频器本身的故障，诸如开关元件的短路、开路等。并提取了故障信息一变

2、频器的三相输出电流信号。运用傅立叶变换后，得到了故障情况下，电流的幅频特征信息，以此作为故障诊断的依据。此信息送入一个优化设计后的神经网络中，经此神经网络可判断故障发生的具体位置，从而减少故障维修时间，并为下一步处理提供依据。本文在变频器的故障诊断中首次采用神经网络进行诊断。利用了神经网络的自学习、非线性、联想等优点，从而使变频器运行更为可靠。仿真结果表明：该方法可诊断 pwm 逆变电路故障，且收敛速度快，诊断准确度高。关键词：变频器，故障诊断，小波变换，神经网络 abstractinduction motor drive system has been widely used in indu

3、strial, commercial and aerospace applications, etc, for its excellent speed control performance and energy saving. however, the complexity of the control strategy and the features of semiconductor results easily in various failures of the drive system. the paper mainly aimed to frequency converter f

4、or fault diagnosis，in the establishment of ac-dc-ac invertermodel based on the type of fault on the various theoretical analysis and simulation results are summarized and compared various failure presented wavelet and neutral networks-based fault diagnosis.beeause of the limit of condition,we can no

5、t get the fault information on the condition of fault which can be used as the base of fault detection anddiagnosis.at first the paper build the simulation model of varied-frequency varied-speed system，and on this base，simulate some kinds of inverter faults that can be meet usually such as short and

6、 open circuit fault of switch ete，then extract the fault information-the three-phase output current of inverter.when the fault information are transformed by wavelet-transform，we can get the amplitude and frequency information of the three-phase current on the condition of the fault which can be use

7、d as the information of the fault diagnosis.the information input a nn that has been optimized.the nn can diagnosis the place where the fault took place so we can reduce the fault maintain time and provide the base of the next step analyse.the nn is first adopted in the fault diagnosis of the invert

8、er in this paper，and at the same time the characteristics of the nn，such as auto-learning，non-linearity，memory，are utilized to make the run of the inverter more reliable. simulation results show that: the method can be pwm inverter circuit fault diagnosis, and the convergence speed, diagnostic accur

9、acy.key words: inverter, fault diagnosis, wavelet transform, neutral networks目 录摘 要iabstractii1. 绪论11.1 课题来源、目的和意义11.2 国内外变频器故障诊断研究现状11.3 变频器概述21.4 本文结构52. 变频器逆变电路故障仿真72.1 变频器电路建模72.2 电压型pwm逆变电路故障模型102.2.1 pwm基本控制原理102.2.2 pwm逆变电路的仿真模型112.3 matlab仿真结果132.4 本章小结193. 逆变电路输出电压的小波分析203.1 小波变换203.1.1 小波变

10、换的基本理论203.1.2 信号的小波分解213.2 变频器的故障特征提取方法223.3 小波变换程序设计233.4 本章小结264. 变频器逆变电路故障诊断的实现284.1 神经网络284.1.1 bp神经网络模型294.1.2 bp神经网络的学习与训练294.2 bp神经网络的训练及诊断实现314.2.1 神经网络的训练过程314.2.2 故障类型编码及诊断结果324.3 本章小结36结 论37致 谢38参考文献39附录41 错误!未找到引用源。不要删除行尾的分节符，此行不会被打印千万不要删除行尾的分节符，此行不会被打印。在目录上点右键“更新域”，然后“更新整个目录”。打印前，不要忘记把上

11、面“abstract”这一行后加一空行1. 绪论1.1 课题来源、目的和意义伴随着现代科学技术的迅速发展，现代化设备所引起的故障或事故所带来的损失不断增加，设备的故障诊断和维修越来越成为一个突出的问题。人们对机械设备的可靠性、安全性、可维修性等提出了越来越高的要求。因此，怎样在设备运行中或在基本不拆卸的情况下，借助或依靠先进的传感器技术、动态监测技术以及计算机信息处理技术，掌握设备运行状态，分析设备中异常的部位和现象，并预测故障可能的发展和设备未来的发展趋势是目前亟待解决的问题。目前，计算机硬件和软件的可靠性已达到了较高水平，而主电路部分元器件的失效己成为导致系统失效的主要原因。据有关统计，8

12、0%的控制系统失效都是起因于元器件的故障1。所以，研究变频器中主电路部分的故障诊断问题，无疑会具有重大的理论和应用价值。随着电力电子技术的迅猛发展和我国经济可持续发展的要求，变频器的需求量必然大增，所以开发国产变频器对我国变频器产业的发展具有重要意义2。在目前能源紧张情况下，变频调速性能的能提高能源的利用率，对国民经济的持续发展有着长远的意义。1.2 国内外变频器故障诊断研究现状故障检测与诊断技术是一门应用型的边缘学科，它的理论基础是现代控制理论、计算机工程、数理统计、信号处理、模式识别、人工智能、以及相关的应用学科。故障诊断(fd)始于(机械)设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(cmf

13、d)。它包含两方面内容:一是对设备的运行状态进行监测;二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。欧洲各国在欧洲维修团体联盟(fenms)推动下，主要以英国倡导的设备综合工程学(terotechnology)为指导;美国以后勤学(logistics)为指导;美国诊断技术在航空、航天、军事、核能等尖端部门仍处于世界领先地位。英国在6070年代，以collacott为首的英国机器保健和状态监测协会(mhmg & cma)最先开始研究故障诊断技术。英国在摩擦磨损、汽车和飞机发电机监测和诊断方面具领先地位。我国在故障诊断技术方而起步较晚，1979年才初

14、步接触设备诊断技术，目前我国诊断技术在化工、冶金、电力等行业应用较好。故障诊断技术经过30多年的研究与发展，已应用于飞机自动驾驶、人造卫星、航天飞机、核反应堆、汽轮发电机组、大型电网系统、石油化工过程和设备、飞机和船舶发动机、汽车、冶金设备、矿山设备和机床等领域3。近年来，变频器以其优异的控制性能，在调速领域独树一帜，并在工业领域及家电产品中得到迅速推广。此时，变频技术和变频器制造已经从一般意义的拖动技术中分离出来，成为世界各国在工业自动化和机电一体化领域中争强占先的阵地，各发达国家更是在该技术领域注入了极大的人力、物力和财力，使之目前己经进入了高新技术行业。但是如果对变频器维护不周或者使用不

15、当，往往导致变频器不能正常运行，甚至引发设备故障，造成中断4。目前的变频器故障报警系统都是采用快速检测电路，将变频器和电动机的工作状态反馈至微处理器，并由微处理器按照事先确定的算法处理后，判断变频器本身和系统是否异常，并给出相应的控制或报警信号5。这种报警方式需要的时间较长，而且不能实现精确报警。目前故障诊断理论在变频器中的应用还很不成熟，这一问题己引起国内外学者的高度重视，并在理论上作了一些探讨。由于主电路是变频器最易发生故障的部位6，所以它的运行状态直接关系到整个变频器的安全性和可靠性，而且这部分的结构相对简单。因此目前对变频器故障诊断的研究主要集中在主电路部分。1.3 变频器概述变频器工

16、作原理，变频器是利用电力半导体器件的通断作用将工频电源变换为另一频率的电能控制装置。我们现在使用的变频器主要采用交直交方式(vvvf变频或矢量控制变频)，先把工频交流电源通过整流器转换成直流电源，然后再把直流电源转换成频率、电压均可控制的交流电源以供给电动机。变频器的电路一般由整流、中间直流环节、逆变和控制4个部分组成。整流部分为三相桥式不可控整流器，逆变部分为igbt三相桥式逆变器，且输出为pwm波形，中间直流环节为滤波、直流储能和缓冲无功功率。变频器结构，变频器一般有交-交变频装置和间接变频装置。交-交变频器可将工频交流电直接变换成频率、电压均可控制的交流电，又称直接式变频器。交-交直接变

17、频装置的结构如图1-1所示，它只用一个变换环节就可以把恒压恒频(cvcf)的交流电源变换成vvvf 电源。图1-1交-交变频装置间接变频装置(交-直-交变频器)结构如图1-2所示。它由主电路(包括整流器、中间直流环节和逆变器)和控制电路组成。整流器又称电网变流器，是把三相(或单相)交流电整流成直流电。常见的整流器有用二极管构成的不可控三相桥式电路和利用晶闸管构成的可控三相桥式电路。逆变器又称负载侧变流器，最常见的结构形式是利用 6 个半导体主开关器件组成三相桥式逆变电路。有规律地控制逆变器中主开关器件的通与断，可以得到任意频率的三相交流电输出。由于逆变器的负载为异步电动机，属于感性负载，因此在

18、中间直流环节和电动机之间总会有无功功率的变换。这种无功能量要靠中间直流环节的储能元件(电容或电抗)来缓冲，所以又常称中间直流环节为中间直流储能环节。控制电路由运算电路、检测电路、控制信号的输入/输出电路和驱动电路等构成，其主要任务是完成对逆变器的开关控制、对整流器的电压控制以及各种保护功能等，可采用模拟控制或数字控制7。图1-2交-直-交变频装置的构成变频器故障种类，故障可以理解为系统中至少有一个重要变量或特性偏离了正常范围，是使得系统表现出所不期望的任何异常现象。变频器和其他设备一样，其故障可按下述原则分类：l)按故障发生的时间特性划分突发性故障，往往是突然发生并使设备丧失某种功能;间歇性故

19、障，表现为功能时有时无;老化性故障，常发于设备运行寿命的后期。2)按故障发生的性质划分永久性故障，是指由于某种原因所引起的故障现象一直存在下去，如电力电子器件损坏引起的主电路通断功能丧失，保险丝熔断造成的缺相等;偶发性故障，是指此种故障现象有时发生有时消失，且完全是随机的，相当于上述的间歇性故障，例如元件虚焊、接插件接触不良引起电路异常，外界干扰信号引起控制逻辑混乱等。3)按故障发生的部位划分电源故障，指变频器供电电源存在的故障;内部故障，指变频器本身的故障，又分()直流环节故障，包括整流器和中间直流环节的故障，（）逆变器故障，（）控制系统故障;负载故障，即电动机故障8。基于神经网络的变频器故

20、障诊断，由于基于神经网络的控制器是不需要对象的数学模型的，所以在故障类型和故障信号之间的逻辑关系非常难以描述的场合使用神经网络来进行故障诊断是十分合适的。而且变频器是非线性、强耦合、多变量的高阶系统，很难建立精确的数学模型，传统的方法非常难以实现精确而具体的故障报警，神经网络的出现为这一问题的解决提供了有效的途径9。虽然神经网络有着如此独特的优越性，但同时也存在着训练样本获取困难、网络的权值变现形式难以理解、忽视领域专家的经验知识等不足，需要进一步完善10。小波变换在故障诊断中的应用，小波分析是最近几年来在国际上兴起的一个前沿领域，被认为是傅里叶分析法的突破性进展。小波分析优于傅里叶分析在于，

21、小波分析在时域和频域同时具有良好的局部化性质。小波分析可以对高频成分采用逐渐精细的时域空间取代步长，以聚焦到对象的任意细节。因此，小波变换被誉为分析信号的显微镜，傅里叶分析发展史上一个新的里程碑。小波分析是一个新的数学分支，它是泛函分析、傅里叶分析、数值分析的完美结合。在应用领域，特别是图像处理、信号处理、模式识别、语音分析、量子物理、计算机视觉、生物医学工程、故障诊断及众多非线性科学领域有着很广泛的应用11。本设计正是运用小波变换的这些特点对变频器负载端线电压波形进行小波分析从而得到其能量特征来作为神经网络的输入特征向量。建立输入特征向量与输出编码的映射关系，来完成变频器的故障诊断。1.4

22、本文结构本文主要内容如下：第2章中，变频器故障仿真分析。鉴于现有条件及所掌握知识，在matlab中对变频器逆变电路的故障进行仿真。此仿真基于matlab r2009a，其附带的simulink版本为7.3。通过其自带的powersystem blockset模块搭建电路，并人为的产生相应故障进行仿真。第3章中，变频器输出电压的小波分解。对逆变电路进行仿真之后会得到负载的各种电压波形，包括正常工作和各种故障情形下。得到波形后对其进行小波分解以提取其能量特征，得到幅频和相频特性，为后面的神经网络提供输入信号。第4章中，逆变电路的故障诊断实现。得到的各种情形下工作的波形由于数据量非常大，故进行小波分

23、解。小波分解之后得到各能量特征之后作为神经网络的输入，构建好神经网络之后对其进行训练以达到预期效果。经过训练诊断的准确度达到90%以上。是东方还是大开发好的师傅的决定是否2. 变频器逆变电路故障仿真变频器是一种成本较高的设备，所以用实物来获取实验数据的可行性就比较差了。为此本设计采用软件仿真模式，首先对交-直-交电压型变频电路进行仿真研究，对实物系统进行建模，同时人为产生相关故障，获取故障信息。在分析和掌握原理的基础上，使用matlab对交-直-交电压型变频器进行建模、仿真，并模拟在实际工作环境中功率管常见的开路故障。对获得的数据进行相关处理、分析以验证仿真结果的正确性。2.1 变频器电路建模

24、交-直-交电压型变频器的主电路中，整流电路就是把工频电源转换成直流的电路部分，实际中为了便于控制一般采用不可控整流电路，而且不可控整流电路也能获得较高的功率因数。整流之后得到带有六倍频的直流电源，再经过滤波电路、平滑电路为逆变电路提供稳定的直流电压。一般滤波电路采用大容量的电容以使电压稳定。不可控整流电路由六个二极管组成，原理图如2-1所示，习惯将阴极接在一起的三个二极管（v1，v3，v5）称为共阴极组；将阳极接在一起的三个二极管（v2，v4，v6）称为共阳极组。图2-1 三相桥式不可控整流电路原理此外，在导通顺序上是按1到6的顺序导通，为此将二极管按如图所示的顺序编号，即共阴极组与a、b、c

25、三相电源相接的三个二极管分别为v1，v3，v5，而共阳极组与a、b、c三相电源相接的三个二极管则分别为v4，v6，v2。分析下它们的工作情况，一般的工作情况可以把二极管理解成触发角为0的晶闸管，就是说相当于=0的情况，此时，对于共阴极组的三个二极管，阳极所接交流电压值最高的一个导通。对于共阳极组的三个二极管，则是阴极所接交流电压最低或者负的最多的一个导通。这样，任意时刻共阳极组和共阴极组中各有一个二极管处于导通状态。对于这类电路的仿真就可以在可控整流的基础上进行，设触发角为=0，当然也能使用不可控整流模块仿真。但由于三相桥式全控整流电路是应用最广泛的整流电路，因此本设计建立三相桥式全控整流电路

26、，设置其控制角=0来代表不可控整流电路。仿真模型主要用到的库为simulink和simpowersystems为了方便观察和测量需要在模型的整流变压器和整流桥之间接入一个三相电压-电流测量单元即three-phase v-i measurement。整流器的输出电压通过多路测量器测量负载的电压以及电流来实现12。使用matlab模型库中的三相桥和触发器的集成模块来仿真三相桥式整流电路还是很方便的。其模型如图2-2所示。图2-2 变频器主电路模型2.2 电压型pwm逆变电路故障模型随着现代电力电子器件产品的不断改进，以及控制策略和控制技术的不断发展，pwm方式的交-直-交变频器已经成为变频调速的

27、主流。由于其结构简单，输出波形比较理想，而且可以消除和抑制谐波的影响等特点，使pwm电路在低频领域获得了非常广泛的应用。2.2.1 pwm基本控制原理采样控制理论中有一个重要的结论：冲量相等而形状不同的窄脉冲加在具有惯性环节上时，其效果基本相同。冲量即指窄脉冲的面积，这里所说的效果基本相同，是指环节的输出相应波形基本相同13。当电动机作为其负载时，所希望的pwm逆变电路的波形能够等效于正弦波形。把正弦波等分成n份，就可以将正弦波看成由n个宽度相等彼此相连的窄脉冲所组成的波形。而各个脉冲的幅度按正弦规律变化，如果将上述脉冲序列用幅度值相同的矩形脉冲序列代替，使矩形脉冲各分量的冲量大小与正弦窄脉冲

28、的分量的冲量大小相等，那么就可以生成和正弦波等效的pwm波形。pwm（pulse width modulation）控制是利用半导体开关器件的导通与关断作用把直流电压变成电压脉冲序列，并通过控制电压脉冲宽度或周期来达到改变电压的目的，或者控制电压脉冲宽度与脉冲序列的周期来达到变压变频的目的14。在变频调速应用则主要是后者即变频变压。利用 pwm 控制逆变器的输出电压，可以有效的抑制谐波，并可同时控制频率和电压。产生pwm波形的方法有很多种，比较常用的方法是利用三角形调制波与控制拨的比较。在异步电动机调速控制中，这个控制波是三相对称以及控制逆变输出的波形能够接近正弦波，也就是正弦波 pwm。利用

29、等腰三角波或者锯齿波作为载波，当它与一个平稳变化的正弦调制信号相交时，交点时刻控制逆变电路中开关器件的通断，就能得到宽度正比于正弦载波信号的脉冲，图2-3及所产生的spwm波。urucuwtouo uof uoudo w t -ud图2-3双极性 pwm 控制方式波形2.2.2 pwm逆变电路的仿真模型此系统为三相电压型逆变电源，系统的原理框图如图 2-4 所示。其主要功能是将直流电压变换为交流电压，采用 spwm 控制策略。为满足实际要求，调压控制器采用数字式 pi 控制，实时调节逆变器的输出电压幅值。在系统的主回路中为了减少电压谐波，一般在逆变器的输出接一串联谐振滤波电路。图2-4三相 p

30、wm 逆变电路原理框图在此，运用matlab软件中的simulink中的simpowersystems模块构建三相spwm电源系统的电路模型，见图2-2。六个igbt模块选用库中的子库power electronics中的universal bridge，需要把universal bridge的属性改为igbt/didoe。模型中关键的部分是电压调节子程序，其模型如图2-5所示。图2-5 数字 pid 电压调节子系统模型电压调节子系统的功能为实现系统闭环控制，采用的是数字式pi控制策略15，在进行脉宽调制时，使脉冲系列的占空比按正弦规律来安排。当正弦值为最大值时，脉冲宽度也最大，而脉冲间间隔却

31、最小，反之，当正弦值较小时，脉冲宽度也小，而脉冲间间隔却较大，这样的电压脉冲系列可以使负载电流中的高次谐波成分大大减小，称为正弦波脉宽调制16。spwm 脉冲系列中，各脉冲的宽度以及相互间的间隔宽度是由正弦波(基准波或调制波)和等腰三角波(载波)的交点来决定的。数字 pi 的输入信号是主电路输出电压取样信号，此信号利用 psb 库的子库 extra library 中measurement 子库的 3-phase vi measurement 模型的电压测量端取得。由于所仿真的电路是三相电压型 spwm 逆变电源，实时地调节输出电压值，应考虑同时取样三相电压信号，通过一定的数学运算，把它转化为

32、一维或二维的信号，降低所要处理信号的复杂性又同时不丢失固有的特性信息，转化后的信号与参考信号比较并经过数字 pi 调节，最后把数字 pi 输出的信号还原成 spwm 控制信号。这样就实现调节单个占空比 m 来达到同时调节三相输出电压的目的。借鉴工程上一些方法，采用最常用的派克坐标变换方法，把三相正弦信号转化为 dq0 坐标的信号。它的转换公式如式(2-1)所示，可以看出，正常情况下三相电压对称即v0为 0。所以可以把三相正弦信号转化为 dq0 坐标下的信号，从而实现降维处理。变换后的信号送入 pi模块，进行 pi 调节，经 pi 调节后信号要还原成三相 pwm 控制信号，设计派克变换的反变换，

33、由数学上推导可以很容易得到派克变换的逆变换，变换公式如式(2-2)所示17。 （2-1） （2-2）2.3 matlab仿真结果对变频器而言，它的关键部分为其逆变部分，而逆变部分作为输出部分，直接与负载相连，它的运行状态对结果有一定影响。造成逆变电路失效的主要原因是功率管的损坏，所以我们用逆变电路中开关器件的状态作为故障信息。选用输出的电压信号的变化情况作为判断故障的依据，如图2-6所示。图 2-6 逆变电路的电路图在产生不同种类故障时，输出端的电压输出波形不同，对信号进行小波分解后的能量值作为特征向量，用来判断故障类型。因此选用逆变电路输出电压就可以很好的反映出故障信息。把功率管关断、短路都

34、视为故障，也就是说当故障时功率管不导通。在仿真的时候，可将触发脉冲模块的相应脉冲电源置零来模拟某一功率管桥臂开路故障的情况，未发生故障的功率管桥臂正常触发。因此不导通的功率管桥臂包括了功率管开路(损坏)、串联熔断器熔断、触发脉冲丢失等故障，以下简称为功率管故障18。如图2-4所示的三相 spwm 逆变器主电路进行故障仿真，经研究表明，逆变电路的输出电压的波形含有功率管故障发生与否的信息，是一个关键的测试点。为了简化分析过程，假定最多同时有两只功率管桥臂发生故障，可将故障分为单管开路和两只管子同时开路故障共 22 种情况。在 matlab 中运行 simulink 后，取时间长度从 0 秒到 0

35、.1 秒。通过改变逆变器的控制信号来得到各种故障下其故障输出线电压波形本文中符号 vab、vbc、vca 分别表示 ab、bc、ca 间的线电压。第一大类：无功率管故障，即正常运行。从图2-7中可以看出，在没有功率管故障的情况下输出三个线电压是理想的正弦曲线，信号没有畸变，没产生奇异点。图2-7 正常运行时的电压曲线第二大类：一只功率管故障，分 q1q6 种故障。从图2-8中可以看出，输出的三个线电压 vab、vbc、vca 有明显的变化。输出的电压波形并不是理想的正弦曲线，有着明显的畸变。产生畸变的原因是由于有功率管发生故障导致信号产生了奇异点。一只功率管故障共有 6 种情况，论文为了简要说

36、明，仅举出一种情况来说。如图 3-10 所示的是 q1 管故障，它影响着本管所在桥臂的信号，也就是说，在 a、b、c 三个端点处对 a 端点的影响较大。对于线电压 vab 来说 a 点是通过 q1 管与直流母线的正端相连，因此当q1 故障时对 vab 的正向电压影响较大，对负向电压影响较小，如图 3-10 所示，图中的 vab 的波峰明显小于波谷。而电压 vca 的影响结果整好相反，因此，vca 的波峰要大于波谷。对于电压 vbc 来说，因为 b、c 端点所在之路没有故障产生，所以 q1 管故障对于电压 vbc 的影响是均匀的。第三大类：同一桥臂上的两只功率管同时发生故障，分 q1q2，q3q

37、4，q5q6 三种故障。图 2-8 一只功率管q1故障时的电压曲线当同一桥臂上的两只功率管同时发生故障，此种故障只对逆变器输出三个端子中的一端有严重的影响。如图2-9所示，当 q1q2 同时发生故障时对 a 端的的影响较大，因此此种故障对输出端电压 vab 和 vca 的影响比较一致，它们都有一端与 a 相连。而电压 vbc 幅值明显是电压 vab 和 vca 的两倍，由于 vbc 的两端并没有受到故障的直接影响。因为当故障发生时 q1 和 q2 所在的桥臂无法工作，所以当逆变器工作时直流母线的电压只能通过 q3q4 和 q5q6 所在的桥臂工作，这样导致了线电压 vbc 的幅值增加。依此类推

38、其它的两种情况，当 q3 和 q4 同时发生故障时影响端点 b 导致信号变化。同理可知 vab 和 vbc 所受的影响相同，幅值是 vca 的一半。当 q5 和 q6 发生故障时受影响的是端点 c，我们可以得到 vbc和 vca所受的影响相同，幅值是 vab 的一半。图2-9 同一桥臂上的两只功率管 q1q2 故障时的电压曲线第四大类：同一半桥的两只功率管同时发生故障，分 q1q3，q2q4，q3q5，q4q6，q5q1 和 q6q2 六种故障。逆变电路在工作时候，三个桥臂是同时导通，即必须有三个 igbt 工作。每次换流都是在同一相上下两个桥臂之间进行的。这样当 q1 和 q3 同时发生故障

39、时必然导致电压 vbc 和 vca 无法换流。由于 q1 影响到端点 a，所以电压 vca 无法从正向换为负向。同理 q3影响端点 b，因此电压 vbc 无法从负向换流。这样当逆变器工作过程中，到了换流的时刻必然导致换流无法进行使输出电压为 0，如图2-10所示。同理，我们可以得出当其它五种情况 q2q4，q3q5，q4q6，q5q1 和q6q2 发生根据故障管所在的位置，具体看对 a、b、c 三个端点的影响。这样我们就可以知道，当每一种故障发生时，根据不同的功率管故障影响哪一个端点，从而判断哪个能换流，哪个不能换流。图2-10 同一半桥上的两只功率管q1q3 故障时的电压曲线第五大类：交叉的

40、两只功率管同时发生故障，分 q1q4，q2q3，q2q5，q6q1，q3q6，q4q5 六种故障。当交叉的两只故障管发生故障时必然导致输出电压无法换相。如图 3-13 所示，当功率管 q1q4 故障时，q1 与端点 a 相连，q4 与端点 b 相连，因此导致电压 vab 无法换相。而电压 vbc 和 vca 由于受影响的点不同导致了不同的结果。由于 a 端受影响较大，所以导致了 ca 两端电压 vca 的波峰要大于波谷。相反，由于 b 端同样受影响，所以 bc 两端电压 vbc 的波峰也要大于波谷。图2-11 交叉的两只功率管q1q4 故障时的电压曲线本文通过对系统进行仿真，在对其正常情况仿真

41、的波形进行分析，以确认仿真的正确性，再通过故障仿真和输入、负载的不同，获取多组数据用于后序的基于小波变换的故障诊断。在以上的故障原因分析的基础上，利用综合故障诊断流程图，将故障确定为变频器内部主电路故障。利用 matlab/simulink 软件对变频器主电路的整流部分和逆变部分进行建模、仿真，在此基础上对逆变电路故障进行仿真获取故障输出电压波形，为下面进行基于小波变换的变频器故障诊断的研究奠定了基础。2.4 本章小结本章主要研究包括对变频器故障信息的提取。在搭建完变频器仿真模型系统的基础上，对系统进行仿真，其目的是为了提取设计所需要研究的故障信息。总结故障类型共有22种，为进一步研究这些故障

42、信息做准备。从故障产生的原因角度解释了输出不同波形的区别。下一章主要讨论对这些信号的处理和仿真的结果。3. 逆变电路输出电压的小波分析前面几章构建了变频器逆变电路的基本模型并提到了一点小波理论，本章将对变频器输出的电压波形故障曲线进行小波分析，得到所有结果的特征能量值，再以这些能量值为依据去判断故障发生的位置。然后在 matlab 环境下，对诊断系统进行仿真并对其结果进行分析。3.1 小波变换在变频器的运行过程中，其是否出现故障必然表现为一些特征参量的变化，研究故障特征提取方法便成了变频器故障诊断的关键所在。含有丰富信息的变频器运行状态线电压信号的特征提取是建立在信号处理基础之上的，信号分析的

43、目的是通过处理运行状态信号，得到能很好的表征设备运行状态的一些特征量。3.1.1 小波变换的基本理论小波变换的实质是对原始信号的滤波过程.小波函数选取的不同，分解结果也不同。但无论小波函数如何选取，每一分解尺度所用的滤波器中心频率和带宽成固定的比例，即具有所谓的“恒q”特性.因此，各尺度空间内的平滑信号和细节信号能提供原始信号的时频局域信息，特别是能提供不同频段上信号的构成信息.若把不同分解尺度上信号的能量求解出来，则可以将这些能量值按尺度顺序排列形成特征向量供识别用.这就是基于小波变换提取多尺度空间能量特征的基本原理19。小波分析是从 fourier 分析逐渐发展起来的，它源于函数的伸缩和平

44、移。小波，简单地说是“一小段波”，是一种特殊的长度有限、平均值为零的波。它有两个特点：一是“小”，即在时域都具有紧支撑或近似紧支撑集；二是正负交替的波动性，也即直流分量为零。小波变换就是将信号分解为一系列小波函数的叠加，而这些小波函数都是由一个小波母函数经过平移和尺度伸缩得来的20。把对模拟信号f(t)的积分变换： (3-1)称为小波变换，其中是由经平移和缩放的结果。在小波变换的定义中，小波函数是窗函数，它的时-频窗表现了小波变换的时-频局部化能力。在实际应用中，计算机处理的信号都是经过采样得到的二进制的离散信号，因此常将中的连续变量a和b取为整数离散形式，将表示为，相应的小波变换表示为离散小

45、波变换的形式。若fk为信号的离散的采样数据，如果c0,k=fk，其离散小波变换即可采用mallat算法，实现在不同尺度上的二进制小波变换。该算法可表示为： k=0,1,2n-l (3-2)其中：n为离散采样的数据；h，g为滤波器的脉冲响应，即分解各列滤波器的系数；cj,k为信号的逼近系数；cj,kfk在2j分辨率下的连续逼近；dj,k为信号的细节系数；dj,kfk为fk在2j分辨率下的离散细节。描述了fk分解后的低频近似部分和高频细节部分。离散信号经过尺度j=1,2j的层层分解，得到在l2(r)中各正交闭子空间（w1、w2wj、vj）上的小波变换的系数集和，分解结果也将信号划分为不同的频带，而

46、且各频带互补相交；在确定小波母函数和采样频率的情况下，每个频带范围由尺度j所决定。3.1.2 信号的小波分解对信号进行小波分解的层数视具体信号对特征参数的要求决定，这里采用三层分解作说明，其小波分解树结构如图 4-1 所示。s 未待分解信号，从图3-1可看出，多分辨率只是对低频部分进行进一步分解，而高频部分则不予考虑。分解具有如下关系： s = a3 + d3 + d2 + d1。如果要进一步的分解，则可以把低频部分 a3分解成低频部分 a4 和高频部分 d4，以下再分解依此类推。图3-1 多分辨率分解示意图变频器逆变输出电压波形中通常含有非周期信号和畸变信号，采样传统的傅立叶变换很难处理，而

47、小波变换对信号的奇异点非常敏感，当信号在某一时刻发生突变时，该信号的小波变换在一定的尺度范围内均会在信号突变处出现峰值，并且呈现出与噪声截然不同的特征。利用这一特点，通过选择恰当的小波基和合适的尺度参数，可以在强噪声背景下，准确的检测到突变信号。有效值突变点所对应的小波变换模极大值具有沿尺度传递的特性；而随机噪声信号的小波变换模极大值将随着尺度的增加而迅速衰减，利用该性质可以提高变频器故障诊断系统抗噪声干扰能力21。3.2 变频器的故障特征提取方法提取故障特征非常重要，这里通过提取故障曲线并将其信号信息进行处理。故障曲线中特征参数有很多，比如频率谱和功率谱等。在故障诊断系统中，有很多能够反映系

48、统状态的参数，直接诊断起来数据量太大，很难判断。因此需要通过特征提取以获得具有代表性和比较有效的成分作为新的模式向量，这就是故障特征的提取问题。故障特征提取是模式识别中的比较重要的一个内容，其主要目的是最大限度地减少工作量；而另一方面，研究特征提取问题，也是为了解决模式识别中的一些关键问题，比如精度问题，高阶噪声干扰问题等。对变频器故障诊断系统的故障特征的提取，就是处理其输出线电压信号的过程。信号分析方法主要有时域分析法和频域分析法。时域分析法使用信号的幅值随时间变化的图形及表达式来分析，能得到任意时刻的瞬时值或信号的最大值、最小值、均方值、均值等。也可以通过信号的时域分解来研究其稳态分量与波

49、形分量。到目前为止，在处理变频器输出电压信号的方法中，最为广泛应用的方法是傅里叶变换。然而傅里叶变换却存在着各种不足：（1）无法非线性问题；（2）难以反映信号的频率随时间变化的规律；（3）增加窗变换弥补了傅里叶变换的部分不足，但其窗口大小固定，没有很好地解决时-频局部化的矛盾；（4）必须获取全部时间信息才能从f(t)中提取频谱信息。而小波变换能够很好的解决上述问题，小波分析已广泛应用于故障诊断中，诊断过程一般可分为三个步骤：第一步，提取故障信息；第二步，对已提取的信息进行处理；第三步，状态的识别和故障的诊断。诊断过程中最关键的是从动态信号中提取故障特征，因此本设计采用小波变换的方法来提取故障特

50、征22。3.3 小波变换程序设计matlab是一个高级的矩阵语言，包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出以及面向对象编程等特点。用户可以直接在命令窗口输入语句并与执行命令同步，也能先编写好一个较大的复杂的应用程序（m文件）后再一起运行。新版本的matlab语言基于当前最为流行的c+语言，因此语法特征和c+语言较为相似，且更为简单，更符合科技人员对数字表达式的书写习惯。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。且这种语言可移植性好、拓展性强，这也是matlab能够深入到科学研究的各个领域的重要原因之一。本设计即采用matlab语言来实现小波变换的算法，流程图如图3-2所示，具体程序见附录。图3-2

51、 小波分解流程图通过上面的叙述，经过小波分解能够得到22种不同的信号分解的图像，这里只列出其中的三种，如图3-3至图3-5。图3-3 正常运行时ab线电压小波分解图由于变频器是正常运行，故其输出电压无奇异点。图中s 表示输出电压；ca3 表示信号的低频分解量；d1、d2、d3 表示信号在第一、二、三层分解的高频量。从图中可以看出低频量 ca3 可以完全表示信号源s0的所有特征，而其它的高频分解量的数量级非常低。图3-4 q1故障时ab间线电压小波分解图如上图所示，当功率管 q1 故障时 ab 间的线电压产生明显的畸变，从而使输出电压的波谷大于波峰。同理其低频分量 ca3 可以完全表示s0的所有

52、特征。图3-5 q1q3故障时ab间线电压小波分解图从上图可知，当功率管 q1q3 故障时 ab 间的线电压是无法换流。可以看出其低频分量ca3可以完全表示s0的所有特征。按照上述方法对变频器ab间线电压进行小波分解，可以提取出各种故障情况下的高频及低频能量，一共可以得到22种情况，在此不一一例举。从提取的数据来看其低频分量都可以完全表示原信号的所有特征，故将其高频信号剔除之后得到其低频分量。再对数据进行归一化处理之后即可得到故障信号的特征向量，可作为下章神经网络的输入向量。3.4 本章小结本章在前面章节的基础之上，介绍了小波分析的基本理论，并在simulink环境下，提取了各种不同的故障曲线

53、，同时在matlab环境下对各种不同的故障曲线进行了小波分解及仿真研究。仿真之后发现剔除高频特征的低频能量特征值可以完全表征故障特征，从而得到这一组包含所有故障信息的特征向量。下一章的目的就是要建立这组特征向量与各种故障之间的关系，从而实现故障诊断过程。4. 变频器逆变电路故障诊断的实现变频器逆变电路的输出电压信号中，其各种波形的变化与元件的各种故障之间有着较强的非线性，如果能够利用神经网络的学习能力和其输入与输出之间存在的非线性映射的关系，使小波分析的结果与故障类型之间的关系通过神经网络的学习后保存在神经网络的结果和权值中，然后将学习好的神经网络用于故障诊断，当将某时刻的关键点波形的小波分析

54、特征数据输入神经网络时，输出即为对应的故障类型。本设计提出采用神经网络实现变频器的故障识别方式，介绍了所采用的神经网络模型(bp 神经网络)及其算法。4.1 神经网络神经网络理论是在20世纪提出的,它从微观结构和功能上模拟人脑的组织机构和运行机制,能够较好地描述非线性系统和不确定系统。由于神经网络具有可并行计算、分布式信息存储、自适应和学习能力强等优点,在很多领域获得了极其广泛的应用。尤其是bp网络(back-propagation network),即反向传播网络,其应用最为广泛。bp网络是利用非线性可微分函数进行权值训练的多层网络,在函数逼近、模式识别、信息分类及数据压缩等领域得到了广泛的

55、应用。但是它也存在一些缺陷,比如,神经网络的建立实际上是一个不断尝试的过程,网络的层数及每一层结点的个数都是需要不断地尝试来改进的。同样,神经网络学习过程的算法在数学计算上都比较复杂,过程也比较繁琐,容易出错。因此,采用计算机辅助进行神经网络设计与分析成了必然的选择23。神经网络具有以下特点：(l)有导师监督的学习方式。一般情况下，当某一组故障信号输入到神经网络中时，要求该神经网络的输出对应于所设定的故障类型代码，即要求输出信息是可靠的，有导师监督的学习方式可以达到这样的要求。(2)样本记忆容量要比较大。逆变电路发生的故障类型较多，对于每类故障，往往要求逆变电路在运行情况下所发生的故障都能正确

56、诊断，这样就要求神经网络能够记忆相当多的故障样本，神经网络所记忆的样本容量就要大。因此本文选用了基于误差反向传播算法的前向神经网络，即bp 神经网络24。4.1.1 bp神经网络模型如图4-1所示，bp神经元和其他神经元类似，不同的是bp神经元的传输函数为非线性函数，常用的有logsig和tansig函数，部分输出层也采用线性函数，输出为： （4-1）式中表示其他神经元的轴突输出，也就是该神经元的输入向量；表示其他神经元与该神经元的r个突触连接强度，称为权值向量。b表示该神经元的阈值；如果神经元输入向量的加权wp大于b则该神经元被激活，因此输入向量的加权和又称为激活值；logsig表示神经元的传输函数。图4-1 bp神经元的一般模型4.1.2 bp神经网络的学习与训练在确定bp 网络的结构之后，利用输入和输出样本集对网络进行训练，即对bp网络的阈值和权值进行学习及修正，以使网络实现给定的输入和输出的映射关系。bp 网络的学习过程主要分成两个阶段：第一个阶段是输