【变频器故障诊断分析16000字（论文）】

目录TOC\o"1-3"\h\u31231摘要 I65861绪论 14401.1课题研究背景及意义 1109111.2国内外研究现状及发展趋势 2168211.2.1IGBT驱动保护研究现状 2270791.2.2变频器中IGBT故障诊断研究现状 23862变频器及其故障诊断 4170722.1变频器概述 4321202.2.变频器的基本结构及分类 4194162.3变频器故障分析及故障诊断 5142083变频器驱动故障诊断与原因分析设计 6141763.1驱动电路设计方法 6229513.1.1驱动条件与主要特性的关系 635303.1.2驱动方案设计 8241723.2电流采样电路的设计 8111553.3短路与接地故障保护 9134153.3.1保护方案设计目的 91883.3.2保护方案设计 10573.4IGBT故障原因分析 11188163.4.1IGBT故障产生 11304353.4.2故障诊断分析 11291243.4.3故障诊断方法 13235434变频器故障诊断效率的神经网络分析 1384564.1短时傅里叶分析的故障特征提取 13190174.2人工蜂群算法的生物背景 1568804.3人工蜂群算法原理 16253364.4人工蜂群算法优化过程 18164534.5识别结果分析 2077005总结与展望 228240参考文献 24变频器故障诊断研究摘要在工业生产中，节能环保一直是人们关注的焦点。变频器由于其良好的调速和节能效果，近年来得到了广泛的应用。但逆变器的运行条件往往较差，导致逆变器故障居高不下，而逆变器中使用的IGBT器件相对敏感，可能会在关键时刻导致运行不可靠，保护过早导致故障。如果发生故障，将影响工业生产的水平标准，最坏的情况下可能会危及人身安全。该研究提出了IGBT作为变频器的“心脏”，以及检测IGBT是否能在发生故障时及时进行保护，并在运行过程中进行可靠监测的问题。本文从逆变器使用前、运行中、故障后三种错误状态对IGBT逆变器的保护和错误检测进行了研究。根据IGBT在错误模式下下降的错误状态，本文将设计保护卡，采用特殊的操作策略，可靠地保护IGBT不受损坏，以此保障实验的完整性。关键字：IGBT，变频器，故障1绪论1.1课题研究背景及意义随着我国经济的快速发展，工业生产和结构改革的能源消耗也逐年增加。据相关专家预计，我国到2035年时，整体的能源消费总量预计将达到60亿吨碳，约占世界能源消费总量的24%。然而，在这组数据背后，我国的单位能耗占了很大一部分，也就是说对于促进我国的整体经济增长的占比是非常少的。与此同时，能源转换方法的长期滞后和能源利用的低导致了巨大的经济损失和生态破坏日益严重。在“十一五”规划中，国家提出要减少能源浪费和尾气排放，优化产业结构，在生产过程中坚持节能环保，构建可持续的产业生产结构，保持可持续健康运行。经济增长。许多发动机用于工业生产。采用变频技术对泵、风机、插头等设备的驱动电机进行调速，可达到15-20%左右的节能减排效果。然而由于各种原因，一般机械设备制造商使用交流驱动器的比例还没有达到10%。据了解，我国用于泵、风机等工业设备的电动机数量近2000万台，而用于上述设备的电动机耗电量约占工业发电总量的一半。大多数运行效率低下。该电厂的效率将提高约12.5%，工业用电将节省约300亿千瓦，整体节能效果显著。近年来，随着变频技术的加速发展，国内许多小型厂家也开始对其变频技术的生产工艺进行优化和更新，其中大多采用性能优良的低功耗通用变频器。同时，具有广泛的应用场景，对于节能减排和促进我国经济的可持续发展具有重要意义。逆变器的核心器件是IGBT(绝缘栅双极晶体管)，一种被称为IGBT的隔离双极晶格晶体管。IGBT是一种新型的功率半导体器件，具有开关速度快、电阻电压高、电流大等优点。容量和耐热性。IGBT的诸多优点使其成为工业应用如逆变器、有源滤波器、芯片电源等以及家用电器如空调、冰箱等理想的电源设备。近年来，由于科学技术的飞速发展，变频器、有源电力滤波器、UPS电源、电焊机、医疗设备等电力电子应用技术发展迅速。IGBT被广泛使用。自20世纪末IGBT作为第三代发电厂出现以来，IGBT在国际市场的年增长率已达30%以上，并在近几年持续稳步增长。特别是在电力电子应用中，如需要低损耗的低功率低压变换器中，IGBT具有优异的性能优势，已取代mosfet和gto成为电力电子行业最受欢迎的功率开关器件。目前市场上大多数IGBT控制电路都是IGBT设备厂家提供的专用配套控制器，不仅价格昂贵，而且复杂、难以更换匹配。同时，电路保护功能不完全、不可靠，错误数据无法识别、分类和恢复。针对IGBT驱动过程中存在的这些问题，采用优化的独立控制电路、适配器保护电路和信号反馈电路，并采用软件解决方案实现IGBT在使用前的错误保护，因此需要采用群算法优化后的神经网络进行误差识别和分析，对IGBT误差信号进行分析、学习和分类。1.2国内外研究现状及发展趋势1.2.1IGBT驱动保护研究现状IGBT逆变保护电路可靠的驱动功率，保证了IGBT逆变保护电路的稳定运行。如果稳定性不好，不仅会影响整个操作系统的正常运行，还会影响IGBT设备的寿命。电路和故障检测是IGBT安全、稳定、高效运行的必要条件。芯片电源设备是上个世纪诞生的IGBT，保护电路的切换过程、操作及优化一直是国内外研究人员关注的重点和难点。整个IGBT的发展过程主要分为三个阶段：第一个阶段是IGBT站基本安全功能的实现，第二个阶段是IGBT站安全功能的优化，第三个阶段是IGBT站保护的集成。功能。第一步是研究IGBT逆变器保护的基本功能，在介绍IGBT之后，研究IGBT的基本用途和差错保护的实现。国外学者的多项研究表明，工作电路和外部直流电路的设计直接决定和影响着IGBT的性能。在这一阶段，IGBT的开关损耗、动态恢复、开关电压的切换、详细分析了感应电流串联参数与电网运行回路的关系。第二步是优化IGBT的驱动保护功能。在第一阶段实现IGBT的基本驱动功能后，一些研究人员提出了高性能有源栅极(AGD)技术。在一定条件下，这是一种结合良好开关电源的最佳技术。同时，对基于高压大功率IGBT工作电路的AGD技术进行了研究。该技术满足了变频器对低噪声、低功耗、慢驱动、快切换的要求，显著降低了器件的切换延时。除了门控电路，所开发的端口控制方法还能有效抑制IGBT在临时条件下的振荡。BemdXWeis和MBruchman提出使用双极控制器来改进IGBT的灭火过程，考虑到大电流IGBT模块在灭火过程中经过权衡瞬时高压和灭火损失后产生的临时过电压。此外，一些研究人员建议采用推挽方式对IGBT进行可靠控制，并在控制电路的设计中采用光纤快速传输的特点。1.2.2变频器中IGBT故障诊断研究现状随着现代信息技术的兴起，以信息技术为基础的人工智能也得到了迅速的发展，其智能化、快速化的特点适合于错误诊断，包括专家系统、神经网络等，信息技术在信息技术领域得到了广泛的应用。不同的研究机构在逆变器故障诊断的研究中产生了不同的研究点，下列是在这四个项目之前广泛使用的研究结果。1、基于专家系统的变频器故障诊断专家系统是一种通过适当的诊断机制计算和处理收集到的错误数据，并最终识别用户的个别错误类别的方法。主要框架是推理机、网络框架、数据管理系统等部门。专家系统的优点在于它采用了类似于人类思维的计算机系统，整合了错误检测和诊断的专业知识，在诊断实践领域具有良好的应用效果。2、基于神经网络的变频器故障诊断近年来，神经网络在缺陷诊断与识别领域的研究方向迅速增加。在仿生学中，神经网络模仿人类大脑的思维过程。它具有推理简单、自学习、自适应的特点。可以用来处理复杂的任务。它现在已成为解决分类问题的主要方法。在逆变器的故障诊断中，神经网络的应用解决了许多以前无法解决的问题，并且具有较高的自加速性和良好的容错性。然而，由于神经网络的工作方式，神经网络是缺乏的。针对神经网络的缺点，研究人员有蚂蚁迁移算法、遗传算法等。降低了神经网络的权值和阈值，解决了神经网络的许多缺点。Cirrincione在其关于电机控制系统故障诊断的文章中提出了一种人工BP神经网络，并通过分析和测试证明了其有效性。He等人提出了用遗传算法优化BP神经网络，并证明了该方法在诊断和识别逆变器误差方面的有效性。邱国庆等采用混沌粒子群算法对BP神经网络进行旋转机械故障诊断优化，BP神经网络误差诊断的优化精度得到显著提高。3、基于信息融合的变频器故障诊断数据融合是对多个系统传感器采集到的数据进行二次处理，采集到的数据可以在二维、时间和空间上显示。信息融合的核心是将传感器采集到的诊断系统各组成部分的特征与预先设定的处理机制进行优化组合，通过分析获得所需的诊断信息。这一过程使诊断系统具有更高的系统精度成为可能。目前，信息融合通常在数据层、属性层和最后一层对数据进行处理，主要采用合并最后一层的方法。融合方法通常包括贝叶斯融合准则、推理和D-S证明理论，数据融合具有耐久性强、检测性能好、分辨率高等优点，被广泛应用于故障诊断和识别中。王志珍将多传感器融合智能诊断方法应用于变频器故障诊断，验证了该方法的有效性。谭凤友等将信息融合技术应用于机械设备故障诊断。艾莉等人提出了一种多传感器技术融合诊断方法。目的是提高滚动轴承的诊断精度。第一步是对传感器采集到的轴承状态数据进行预处理。对血压的神经网络进行分析后，将该信息作为输入，对输入特征的数据进行处理和诊断，得到各独立分量的错误诊断，并根据D-S理论进行融合处理。测试结果表明了该方法的有效性。2变频器及其故障诊断目前电气控制的主流是交流调速运行，交流控制的电机是交流异步电机。市频交流电源只能对变频后的交流电机在不同应用场合的转速进行控制，所以交流电源是实现交流变频调速的关键。初始阶段的变速控制是通过由直流电机和同步发电机组成的变频器来实现的，但变频器体积大、可靠性差，限制了变频器调速技术的应用。随着工业生产的不断发展，变频功能是通过固定变频器来实现的。2.1变频器概述在大多数情况下,电源频率的交流电流不能直接用于生产,和电源频率的交流电流需要调整所需的电压和频率的交流电流在不同生产场合,和逆变器的工作主要是将恒压和恒压。频率市电电压(交流电压和频率可调)，只有满足这样的要求，才被广泛应用于工业生产。在直流电机的情况下，交流电机也可以使用，这大大促进了变电流和变频技术的发展，根据不同电机应用所需的电压和频率，将市电电压转换为交流电压。变频调速的数学分析早就有了，但由于电子元件技术的落后，当时的推广受到限制。随着电力电子和计算机控制技术的发展，自20世纪70年代以来，随着几种全控功率半导体器件的出现，几种小型大功率逆变器相继出现。变频控制的目的是改变流过交流变频器的主频交流电的频率和电压，实现对被控对象的输出控制。在交流运行中，它实现了交流电机的转速控制。主要优点是:1。该变频器可以实现发动机的软启动和软停止，稳定运行和恒速控制。2.高能源利用率。3.自动化程度高，可实现自动控制。变频调速技术已逐渐取代传统调速技术，广泛应用于钢铁、矿山、纺织、化工、交通和家用电器等领域。2.2.变频器的基本结构及分类1.变频器的基本结构不同类型的驱动器具有不同的内部结构，但所有驱动器的基本结构是相同的。变频器一般主要由直流电路、直流电路、逆变电路和控制电路组成，一般来说，在不同的应用条件下，控制算法和控制表达电路的实现是不同的。图2.1变频器基本结构2.3变频器故障分析及故障诊断在使用风机、水泵等机器时，不能通过改变负荷来调节转速，造成电能的严重浪费。如果在这样的机器中使用变频器，转子电压可以调整到负载的大小，以降低转子电压。电能，节省大量电能，可使泵负载的节能效率提高70%，因此交流传动作为集约化的高新技术产品，节能效果显著。此外，变频调速控制具有均匀加减速的特点，可以保证根据不同工况负载的最优转速，广泛应用于机床的控制、提升力传动的控制等。随着工业的发展和人民生活水平的不断提高，变频调速的应用将越来越多，其可靠性也将越来越有保障。交-直-交变频调速系统主要由电源、变频器和电机三部分组成。在研究逆变器系统的故障时，可分为:电源误差、内部误差和负载误差。故障点。下面根据逆变器的长期维护经验和专家经验，考虑到数据采集的方便性和数据处理的可行性，总结逆变器的典型误差及相关误差分析。1.断电是指断开与逆变器相连的市电电压。错误检测的错误分析为:检查接线、检查保险丝。没有收入阶段或阶段顺序的混乱。故障分析为:检查接线，检查保险丝，检查电源R、S、T的相序是否缺相。逆变器故障(内部故障)是指逆变器本身的故障，分为主电路故障和控制系统故障。目前逆变器的干扰报警采用快速检测电路，将逆变器的一些关键点的状态发送给微处理器。算法处理后再进行误差评估，这种方法不仅耗时，而且报警不准确。误差诊断理论在交流传动中的应用尚不成熟，引起了国内外学者的广泛关注。主要研究方法有:1.基于神经网络的变频器故障诊断变频器是一个高性能、非线性、高连接的多变量系统，其干扰类型与干扰信号之间的逻辑关系难以描述。鉴于神经网络的优点，将神经网络引入逆变器的故障诊断中是非常有用的，基于神经网络的逆变器故障诊断也取得了一定的效果。2.基于信号处理的变频器故障诊断基于信号处理的变频器诊断方法不需要对被诊断对象进行数学分析，诊断速度快，实现简单。国内外也进行了研究。然而，目前缺乏一种通用有效的误差特征参数设置方法，需要根据专家经验进行总结。3.其他变频器故障诊断方法变频器故障诊断是一个值得大力发展和研究的领域，方法也很多。国内外许多研究人员采用不同的方法对变频器解决问题的技术进行研究。逆变电路的故障是造成逆变器故障的主要原因，所以很多关于逆变器故障诊断的研究都集中在逆变电路的部分，也有关于逆变器部分故障的研究，目前，对变频器故障诊断的研究主要局限于变频器内部的一些部件。如果将变频器作为故障诊断的研究系统，这是很有前途和实用性的。逆变器故障的预测与预警很容易破坏诊断的有效性。此外，虽然对逆变器主电路故障诊断已经做了大量的研究，但还需要研究更有效的方法来提高逆变器电路的故障诊断，做出了很大的贡献。3变频器驱动故障诊断与原因分析设计IGBT模块的设计使用寿命一般在10年以上。然而，在实际应用中，它往往比设计寿命短得多。IGBT模块损坏的主要原因是驱动不够稳定和保护不够及时。本设计的目的是为了提高驾驶时对米勒效应的抑制，从而降低IGBT模块上、下管直接连接的风险，针对低频工作状态下出现负荷缩短或接地故障时，硬件系统不能及时保护IGBT模块的情况，设计了软件安全方案。显著提高了IGBT模块在恶劣工作条件下的使用寿命，降低了企业的生产成本。3.1驱动电路设计方法IGBT控制电路连接着控制系统和主电路的功率器件，其性能的好坏直接影响着整个变频系统的运行稳定性。工作电路主要产生正确的接口电压来开关IGBT，而这个电压在电源打开和关闭期间保持不变。在损耗方面，必须提供足够的运行功率来实现控制电路和电源。电路之间的电气绝缘，在此基础上，当发生错误时，必须设计电路来及时有效地保护IGBT。3.1.1驱动条件与主要特性的关系电路设计的主要目的是根据IGBT的工作特性确定主电路的参数。表2.1IGBT相关的特性与驱动条件的对应关系主要特性+V−VRGV减小——tE减小—增加tE—减小增加开通浪涌电压增加—减小关断浪涌电压——减小dv/dt误触发增加—减小短路最大耐受量降低——1、驱动电压的选取根据经验以及IGBT元器件手册，我们普遍使用的门极正偏压为15V，最高不建议超过18V，切屑电源产生的电源电压波动应为10%。在IGBT启动过程中，IGBT饱和电压会下降随门极驱动电压变化，工作电压越高，启动过程中电导率损失越低，启动延迟越短。当IGBT关闭时，由于反向恢复时间，IGBT反并联二极管本身产生。可能导致IGBT端口故障，IGBT无法正常启动。电网的工作电压越高，短路电流的最大持续时间越短，使用寿命越短。端口背压推荐值为-5~-15v，驱动器M57962L推荐值为-10v。反向预压对IGBT的关机有严重的影响。反向预电压的绝对值越高，IGBT的关断时间越短，配电损耗越低。IGBT电极间容量的米勒效应有关，一定程度的负压有助于防止关断时IGBT发生误导通。2、门极电阻的选择产品默认端口的电阻值以产品手册或产品用户手册为准。从上一篇文章中IGBT的特性可以看出，交换IGBT本质上是加载和卸载端口。那么对门极驱动的影响是至关重要的。越大，充放电时间越长，开关时间越长，分裂时间越长，相关损失越高。较大的也会在的作用下更容易发生误导通，但能减小开通时的，对关断时过压有明显的抑制作用。3.1.2驱动方案设计控制电路与主电路之间存在较大的电势差，且由于IGBT的特性，在其工作的开关模式下产生严重的电磁干扰。为了使工作回路稳定可靠地运行，要求工作回路与主回路之间有可靠的电气绝缘。在变频技术的发展过程中，出现了许多绝缘方法，如自举绝缘、玻璃纤维绝缘、光电绝缘、变压器绝缘等。这些隔离方式各有不同的特点，下面介绍不同绝缘方法的特点。1、电平移位的自举式自举电路隔离法通常用于使用半桥电路的小型设备，因为它使用较少的设备和占用较少的空间。该自举电路仅由一个二极管和一个自举电容组成。工作原理是:当端管是当顶管打开和顶管关闭时，开关电源通过二极管对自举电容充电，当顶管打开、下管关闭时，自举电容开始向负载提供电流，顶管控制器的地处于浮动状态。实现入口和出口隔离。由于自举电路板电路设计简单，成本低，故障后易于维护。自举绝缘方法不能实现全电绝缘，绝缘电压等级也较低(≤600V)，适用场景有限。2、光耦隔离方式光电耦合器绝缘是驱动电路最常用的绝缘方法，它利用光电耦合器电路作为输入侧的控制连接器，光电耦合器电路中的光电晶体管实现电气设备的完全绝缘。由于光电二极管芯片的特点，用光电二极管芯片搭建的控制电路比较简单，集成度比较高，二次侧必须提供独立的绝缘电源，在PCB设计模块中，由光电二极管电路构建的控制电路必须靠近IGBT，以减少传输距离短对光电二极管隔离方法的影响，同时还伴有绝缘电压水平不足的问题。因此，在高压、高频、大功率的应用中，不选用分光器的隔离方法。而本文设计的低压IGBT更适合于光化管的控制。由于低压IGBT通常是低成本的平台产品，因此对解决方案的成本更为敏感。一个更好的选择是使用光学绝缘体隔离每个站的电源,然后使用碎纸机的电源隔离每个站的电源,由于低压IGBT产品的小型化、高集成、传输距离和传输延迟的缺点是可以克服的。3.2电流采样电路的设计本文的电流采样电路采用AVAGO公司生产的ACPL-C790霍尔芯片。ACPL-C790是专门设计用于电力设备的逆变器的功率检测，如电机驱动和可再生能源系统。该芯片在使用时可以检测由通过外部电阻的电机电流引起的模拟电压降，并在次级侧产生与电机电流成差比例的差动输出电压。ACPL-C790芯片具有3%的增益误差，良好的线性度和60dB的信噪比动态性能。带宽为200kHz，快速响应时间为1.6s，可在短路和过载情况下吸收瞬态。ACPL-C790的临时故障容忍度为15kv/s在公共区域，使精确监测电机电流在噪声电机控制环境，电流采样电路如图3.1所示。图3.1电流采样电路此电路采用了ACPL-C790的典型应用电路设计，主要信号输出Iout(3.1):通过分流器原边的电流值；：分流器的阻值；：ACPL-C790自身放大系数；：TL082运放放大比例。3.3短路与接地故障保护3.3.1保护方案设计目的上述逆变器和保护电路主要作为硬件保护电路，保护IGBT模块在额定负载下运行。当两相或三相输出同时短路，单相输出接地时，产生短路，产生OC信号，短路电流要求达到额定电流的2-3倍。但在实际工业应用中，器件的工作条件比较复杂，尤其是本文设计的低功耗IGBT器件。例如，采石场、矿山等应用场景往往环境恶劣，不可避免地涉及许多不可预测的失效因素。如果在设备使用前发生短路或接地，则0Hz的IGBT模块在设备使用后运行到额定频率。由于工作频率较低，产生的短路电流不允许设备的保护回路工作。一般情况下，小功率IGBT设备IGBT启动时间为3秒左右，在2~3秒内连续产生低于OC阈值的小短路电流。虽然IGBT模块可以承受超过3倍额定电流的过流，但恒定的小短路电流会引起热扰动，爆炸是不可避免的。从0hz短路驱动时的波形，CH1是输出电流的波形，CH3是OC信号的波形，设置在AAC信号的下降侧触发。从示波器上可以看出，短路电流在2ms以内，由于工作频率较低，在1.5ms之前远低于OC触发阈值电流。目前载频为4K。如图所示，量程为250s。大约1.5ms产生的短路电流达到AAC动作阈值后，AAC动作被激活，运行电路停止工作。虽然这个实验保护了IGBT隔室，但它已经对IGBT隔室造成了损害。在第二个实验中，IGBT模块爆炸，PCB下的IGBT模块损坏并扩散到PCB上。3.3.2保护方案设计该图基于频率可调SPWM技术。IGBT输出的短路和接地模式可以在实际使用前通过控制特定的波形来识别。公式的流程图如图3.2所示。图3.2保护方案流程首先，将逆变器的工作频率设置为出厂工作频率10K的工作频率。第一阶段是前波。目前只给出一个动作信号，没有其他命令发送给DSP。第二步是接地保护的程度。目前，逆变器只有一个三相输出的下游IGBT模块传输波形。固定载频设置为4K,IGBT导通时间模块为150ms。该阶段的总持续时间为5ms。第三阶段是预加载阶段。运行变频器设定的载频。紧急抢救率是50%此阶段的总持续时间约为10ms。此阶段可与接地保护进行相应调整，以确保预加载阶段的完成。预加载结束后，到达IGBT模块的启动样例。UVW三相V相顶管转向信号幅值应达到12.6V左右，大众两相顶管转向信号幅值应达到11.2V左右，第四级为短路保护级别。三相IGBT模块的上、下管交替发射波，并在逆变器设定的载频下工作。上管的传导时间为15ms。四个阶段的总持续时间为25ms。无接地或短路时，直接切换到正常工作模式。25ms的特殊波直到正式过渡时才影响负载的正常运行。3.4IGBT故障原因分析传统的逆变器一般在发生故障后会跳闸，操作系统会切断主电路的电源进行保护，但无法确定故障的位置和错误的类型，这对故障的排除和维护造成了一定的障碍。通过对逆变器的逆变控制部分建立诊断和分析，模拟误差的发生，得到不同类型的误差数据，作为调查故障识别的依据。3.4.1IGBT故障产生如果驱动器的6个IGBT逆变器都开、关，这些都是整个系统中最重要、最容易损坏的部分，损坏后，整个系统将停止工作。据统计，逆变器故障大多是由IGBT损坏引起的，而IGBT损坏是直接由驱动器运行过程中短路或接地闭合引起的。其中，如果逆变器短路或接地，IGBT会泛洪，短时间内大量的热量会积聚在IGBT模块内，导致芯片烧穿。另一方面，外部缺陷会对IGBT造成损坏，而在使用交流驱动器本身时，随着时间的推移，其他部件也会因为老化和接触不良而损坏。在Simulink诊断过程中，不可能直接模拟真实环境中的误差情况，但短路和开路这两种误差类型可以直接响应IGBT开关的开断。3.4.2故障诊断分析逆变器有IGBT开关管，多个IGBT管有对应的编号，其中一根对应的故障编号为G1、G2、G3、G4、G5、G6。有不同组合的开路和短路模式。根据实际情况和受影响的应用场景，我们分析当发生错误时，最多有2台IGBT交换机同时故障，排除了2台IGBT交换机同时故障的情况。故障的可能性是，如果同一级的两个IGBT同时短路，则上、下管直接连接。根据经验，当这种情况发生时，逆变器的部分往往会膨胀。但如果上、下管同时断开，则此级无出口，逆变器会造成断相误差。不需要识别这种类型的错误。超过3根IGBT管的失效概率较小，暂不考虑。误差模式输出波形如下图所示:一条管线失效了。在逆变器单元，6个开关管均手动短路或切断，参数保持正常运行。诊断并获得输出电流波形，如图3.3和3.4所示。图3.3单管发生短路图3.4单管发生断路在单管失效的情况下，可以看出三相输出明显失去对称性，电流幅值低于电流正常状态。之后，三相电流不对称，这与正常状态下的正弦波形有很大的不同。3、同时两个开关管故障图3.5双管短路故障图3.6双管断路故障如图所示，当两管同时断开时，可以看到某一特定双管同时失效时的波形。此时电机不再能正常驱动，电流继续上升。双管开路与单管开路的波形相似。在操作开始的短时间内，首先出现一个较大的峰值，然后出现波动。仅从波形很难确定误差类型。3.4.3故障诊断方法根据逆变器的实际情况和诊断结果可以得出结论，逆变器单元的故障并不直接导致逆变器运行，而是输出电流的波形不再能够正常控制电机。工作区还会产生严重的后果，并具有很高的潜在安全风险。从诊断结果可以得出结论，当逆变器有多个误差时，对应的输出波形是不同的。在同类型的误差波形中，输出波形的失真非常相似，差异不明显，误差的位置难以直观地评价。由于电流逆变器采用集成IGBT封装的模块化产品，因此当开关管故障后需要维修时，需要更换整个IGBT模块。评估故障位置的重要性在于可以由此推导出开关。无论是管的工作回路也有缺陷，还是工作回路的错误操作导致开关管的故障损坏，以防止更换后IGBT模块损坏。当发生错误时，输出信号与正常模式下的输出信号不同，干扰输出信号中同一频段的信号能量值也不同。因此，可以从代表特定误差信息的诊断数据中提取各频带的信号能量作为特征来区分误差。利用短傅里叶分析，可以将误差信号的能量准确地分配到每个频带，使分析频带能够区分不同的特征因子，构造误差的特征向量。所构造的属性向量可作为误差样本集用于神经网络误差的诊断和分析。4变频器故障诊断效率的神经网络分析4.1短时傅里叶分析的故障特征提取在得到故障数据后，需对数据进行处理得到相关特征值后再做分析，为保证故障识别的快速性，数据分析的过程需要在能得到足够特征信息的前提下保证相对简单高效。傅里叶变换是较为经典的分析方法，为克服傅里叶变换的缺陷，使用短时傅里叶作为故障数据的处理方法，达到快速得到故障特征数据的目的。1、傅里叶变换傅里叶变换在分析处理平稳信号的领域中使用较为广泛。将信号进行傅里叶变换分解成不同频率的分量，再通过傅里叶变换的方式将信号从时域转换到频域，更加方便分析。因此在以往的信号处理过程中，通常的操作是信号分析转换为对时域和频域的分析。傅里叶变换的表达式为（时域转换至频域）：(4.1)傅里叶逆变换的表达式为（频域转换至时域）：(4.2)根据上两式可以看出也变换与其逆变换具有良好的对称性，该性质使得信号在重构的过程更易操作。但同时它也存在较为明显的缺陷，因为傅里叶变换仅在分析平稳信号中有良好的应用，从上面的式子可以看出傅里叶变换中所有时间长度都为，并且其中所有频率长度也都为，其目的就是利用傅里叶变换中的频谱特性对信号进行分析。所以傅里叶变换与其逆变换的本质是对信号做整体变换处理，将信号整体分解为不同频率的分量，由此经过分解后的信号缺少局部特征，换言之，经过傅里叶变换处理的信号只能以时域或者频域的形式单一表现，具有唯一性，后果就是信号在时域和频域上被完全分离。所以傅里叶变换在分析不平稳信号时就无法表现出提取出的特征信号中的某一频率成分的时频信息。短时傅里叶就是为了解决傅里叶变换这一缺点而被提出来的。2、连续短时傅里叶变换在研究平稳信号时，傅里叶变换方法已满足需求，但需要处理非平稳信号时，短时傅里叶变换（ShortTimeFourierTransform,STFT）成为应用较为广泛的一种。其基本原理时在傅里叶变换中加入一个可随时间移动的分析窗对信号进行截取，以此将非平稳信号分解为一串近似平稳的信号，最后对进行加窗截取处理后的短时信号做傅里叶变换进行分析处理。如果仅对非平稳信号做截取处理得到短时平稳信号，所得到的独立短时频谱并不能作为整个频谱信息的特征，因此短时傅里叶分析在截取处理的基础上，将每一段短时频谱信号连接在一起后得到最终分析结果。4.2人工蜂群算法的生物背景人工蜂群算法的两个基本特征是自组织和分工。首先，自组织的功能很简单，作为蜂群中的个体行动的锋工来讲是非常愚蠢的，蜂群会通过特定的信息交换和信息交换来完成一项复杂的任务是集体智能行为。其中，积极反馈、变异和与多方互动是自组织的四个基本特征。其次，具有社会群体特征的人口的劳动分工是一个重要因素。在蜜蜂社会中，蜜蜂扮演着不同的角色，这决定了它们如何和做什么工作，但每只蜜蜂的劳动分工不是静态的。当环境发生变化时，蜂群采用自我调节来达到平衡，蜂群主要由租用蜂、后继蜂、巡逻蜂和蜜源组成，对蜂群生命进行最小分析。在寻找花蜜来源时，工蜂负责分享有关花蜜来源的信息。工蜂将来自花蜜源的基本信息分享给后继蜂，后继蜂选择合适的花蜜源。如果一只租用的蜜蜂发现花蜜的质量低于预期，它就会开始寻找新的花蜜来源。当新蜜源的质量超过预期时，巡逻蜂就会回到租用的蜜蜂那里，以此类推。在上述寻找花蜜源的过程中，利用蜜蜂继续寻找更好的花蜜源，即更好的解决方案，而后续的蜜蜂则用来监测花蜜源，即提高供蜜的收敛速度。童子军蜜蜂的作用是及时释放质量差的花蜜，防止它下降到局部最小值，并重新开始寻找新的蜂蜜。图4.1展示了蜜蜂采集蜂蜜的过程。在整个过程中，花蜜是工蜂需求的主要来源。许多不同的蜜源包含不同类型的蜜源。工蜂采集蜂蜜，租用上述蜜蜂，获取有关蜂蜜起源的信息，并与后续的蜜蜂分享。工蜂留在蜂巢里，等待被雇佣的蜜蜂分享有关蜂蜜来源的信息。蜂群的采蜜过程如下:1、这时，蜂箱里所有的蜜蜂都在等待着蜜蜂。有些蜜蜂飞出巢穴，在图中的s型上寻找花蜜来源，有些则留在巢穴中等待租来的花蜜来源。蜜蜂在图中的r路径上分享有关花蜜来源的信息。2、当租来的蜜蜂在前一阶段飞行寻找花蜜来源并找到后，它就返回巢穴，在那里它可以通过EF2路径从现有的花蜜来源收集花蜜。如果发现花蜜质量不是最佳的，花蜜也可以通过UF路丢弃。如果蜜源的质量符合预期，蜜源数据可以通过EF1路由与巢内工蜂共享。在一定的时间内重复以上步骤，完成整个蜂群的采蜜过程。图4.1蜜蜂采蜜示意图4.3人工蜂群算法原理根据上面的介绍，人工蜂群算法包含三个基本要素，即蜜源、付费蜜蜂和失业蜜蜂。蜂房源代表人工蜂群算法中的可行解，花蜜源的值由参数return决定。通过与生物学的类比，一个蜜源的价值是由蜜源中蜜源的数量和质量以及蜜源到巢穴的距离决定的。采蜜的工蜂数量等于采蜜的工蜂数量。在发现蜂蜜的来源后，它们通过跳关于距离和质量的“8字舞”来分享和传递有关蜂蜜来源的信息。生物学上的失业蜜蜂就是人工蜂群算法中的失业蜜蜂。在该算法中，失业蜜蜂分为后续蜜蜂和巡逻蜜蜂。巡逻蜂的工作内容是在现场进行随机搜索。发现一个新的蜜巢。，当出租蜂发现花蜜源而不跟随它时，花蜜源被丢弃，出租蜂成为寻找新花蜜源的侦察蜂;后继者在蜂箱中等待，直到leader发送蜜源信息，并使用贪婪算法选择下一个目标。因此，经过改进的算法分析，采集蜂蜜的过程如下:在早期阶段，算法分析中的所有工蜂都是探索蜂，它们会立即飞出巢穴，寻找附近的花蜜来源。一旦发现蜜源，侦察蜂就记录数据，包括距离和位置质量。花蜜喷泉，然后返回蜂房将花蜜喷泉分发给后面的蜜蜂。信息，如果后续蜜蜂被吸引，童子军立即变成租户蜜蜂，租户返回。当at的继承者不再存在时，它改变身份成为童子军，离开原来的蜜源，再次寻找，重复上述步骤，最终的目标是找到最优的蜜源。在上述过程中，寻找勘探蜂蜜的来源是一个解决的过程，蜂蜜来源的质量代表着理解的质量。找到并转换蜜源。在采集花蜜时确认，以防止花蜜滴到当地最低限度。，下一步用人工蜂群算法解决了一些问题。人工蜂群优化算法在搜索最优解时一开始需要初始化，来确定不同种群的数量，最大的迭代次数，最大循环极限和所求解的区间。1、蜜源初始化在初始化过程中，个可行解可以随机生成，它与雇用蜂数量一致，同时对适应度函数进行计算，随机就能得到下面的可行解算式：(4.25)以上随机生成的初始解为，对应的是D维向量，其中问题维数为D，亦即是优化参量数量，。2、新的蜜源更新搜索公式在找到蜂源后，工蜂继续寻找新的花蜜源，以确定其优劣。人工蜂群优化算法根据已有的花蜜源寻找新的花蜜配方，得到：(4.26)上式，，，是为随机生成，同时，则是随机数，在之间。当童子军接收到花蜜源数据后，返回巢穴完成对蜜蜂的花蜜源数据的传输，之后，后继者可以使用以下公式计算选择另一个花蜜源的概率：(4.27)在上式中，解适应值用表示，它可以衡量一个蜜源的优劣，质量越好，值越高，意味着下一个有更高的选择概率，更容易找到最优解。3、侦查蜂的产生为了防止算法陷入局部最小值，人工蜂群算法将在对特定蜜源的迭代次数持续时启用侦察蜂搜索模式。如果第一次没有变化，工蜂就变成了侦察兵，扔掉这个花蜜源，随机地创造一个新的花蜜源来寻找。4.4人工蜂群算法优化过程由于其自身的特点，BP神经网络具有很强的非线性处理能力。神经网络的基本结构包括输入层、输出层和隐层。一般情况下，输入层和输出层的数量为1，隐藏层应根据情况确定。神经网络的学习过程大致分为两个阶段:首先,收到样本集的数据,数据转发,每一个隐藏层下一层处理数据并将其发送到输出层,最后,数据被发送到输出层。结果从输出层打印到第二计算层。当期望输出与预测输出之间的精度没有达到预设精度时，误差在数据传输方向的相反方向发送，误差在相反方向传输，在传输过程中，误差均匀分布在每个神经元上，每个神经元根据误差改变其权重。神经网络擅长确定干扰的性质和故障类型之间的复杂关系。此外，神经网络被广泛应用于各个领域。最常用的神经网络是基于BP神经网络分析结构的神经网络，如图所示。图2为BP神经网络拓扑结构。图4.2BP神经网络拓扑结构下图为算法结合BP神经网络的优化流程：图4.3人工蜂群算法优化流程1、定义一个BP神经网络。2、将人工蜂群算法中的各个参数进行初始化处理。需要初始化的参数包括工蜂的总数（）、引领蜂的个数（），解的个数（）即蜜源的个数等于引领蜂的个数，跟随蜂的个数（），最大循环次数（），最大极限次数（），并产生维的初始解。这里维的初始解即为上一步中BP神经网络的权值和阈值，维数满足以下公式：(4.28)上式中，，，分别为输入层、隐含层、输出层的神经元个数。维输入层到隐含层的阈值和权值，维隐含层到输出层的阈值和权值。3、计算并评估每个初始解的适应度值，公式如下：(4.29)上式中，表示第个解的BP神经网络均方误差，当的值为0时即适应度值为1时为最优解。4、根据公式4.26，蜜蜂正在寻找新的花蜜来源，这意味着他正在寻找新的解决方案。在找到解决方案之后，它开始比较新旧解决方案的适用性。探索蜂遵循贪婪算法，如果条件较好，则更新蜜源数据，否则视为失败，失败次数增加1。5、目前，后继蜜蜂根据公式4.27对领队蜂的选择进行概率计算，选择对蜜源适宜性了解较好的领队蜂进行监测采集蜂蜜。在解的领域寻找新的解，以确保最佳值。6、在采蜜过程中若某一蜜源的累计更新失败次数超过了预设值，这意味着蜜源下降到局部最小值，立即丢弃蜜源，与蜜源溶液阈值对应的工蜂转化为巡逻蜂，寻找新的蜜源，对比4.25。花蜜的来源。7、保留你正在寻找的最好的蜜源作为最好的解决方案。8、在保存最佳方案后，如果迭代次数超过预先设置的最大循环次数，则指定算法的迭代次数（），然后停止训练，否则返回第四步再次搜索蜜源。9、当最佳蜜源搜索完成后，确定BP神经网络的权值和阈值，并对BP神经网络进行训练和测试。4.5识别结果分析将测试样本组送至BP神经网络误差分析，经人工蜂群算法优化，得到诊断结果。图4.4人工蜂群算法优化神经网络验证样本对比上图中可以看到,在验证比较BP神经网络训练样本的人工蜂群算法的优化,可以看出,预期的类基本上是一样的预测类,成功率高。图4.5Fit回归图从上图可以看出，优化后的BP神经网络的回归曲线可以看出，数据与调整曲线基本一致，匹配率高，相比原始BP神经网络有了很大的提高。网络。图4.6优化前后识别正确率对比如图4.6所示，可以看出经过人工蜂群算法优化的神经网络对错误类型的正确率为96.3%，检测精度有了明显提高。优化后的测试结果表明，与未优化的BP神经网络错误诊断分析相比，人工蜂群算法优化后的错误检测与诊断分析的准确性和精密度均有明显提高，表明该分析可以正常进行。变频器故障类型的诊断与识别。在本章中，利用人工蜂群算法对初始神经网络分析进行优化。经过测试，优化后的BP神经网络错误诊断分析显著提高了错误类型的检测精度和准确率，满足使用需求。5总结与展望作为一种重要的开关电源器件，IGBT的应用越来越广泛。同时，IGBT逆变器由于其对速度控制、节能减排的优良要求，在工业生产中得到了广泛的应用。它变得越来越复杂，对逆变器本身的可靠性要求也越来越高。因此，在逆变器运行过程中，提高了运行的稳定性、快速保护的能力和快速准确地检测错误的能力。的意思。本文在对实验过程中主要检查逆变器的IGBT错误，在错误发生前、发生中、发生后，对逆变器的保护电路、短路调整方案和IGBT故障诊断分析进行调度。本文针对逆变器输出短路或接地后难以及时保护和再利用的问题，设计短路保护模型。在检测误差条件的正式程序之前，IGBT预先执行一个特殊的波形。试验结束后，通过观察电流波形，保证保护系统的实际运行，并通过试验模拟误差状态。验证系统的有效性。为了提高IGBT运行过程中的稳定性，对驱动电路和短路保护电路进行了设计和改进，有效地抑制了IGBT运行过程中的米勒效应，防止了单个电路的落水，并对电路进行保护，防止短路。在此基础上，提出了一种基于神经网络的误差检测方法。针对BP神经网络的故障，采用人工蜂群算法对其进行优化，并进行了误差诊断分析。通过测试分析，算法和神经系统的优化效果保证了网络正确识别错误类型的速度。但是，由于水平有限，有些研究还不够深入，存在不足之处，但在以下方面得到了改进:除驱动器的逆变部分外，整流桥和滤波器都是元件。本文只讨论了逆变器部分的误差，对整个逆变系统的研究还不够广泛。误差检测部分没有物理实验。由于个体水平的限制，误差检测分析没有应用到逆变器的实际故障诊断中。要达到真正可用的水平，还有很多工作要做，还有很多地方可以优化和改进。

参考文献[1]谢敬青.变频器故障诊断与容错控制[J].电子技术,2021,50(11):98-99.[2]许文杰.变频器的故障诊断与维修方法分析[J].机械管理开发,2021,36(06):172-173.[3]王晓霞.高压变频器常见故障分析及处理[J].中小企业管理与科技(下旬刊),2021(04):184-185.[4]王传鸿.基于变频器的电潜泵智能系统及其控制方法[J].中国新技术新产品,2021(04):29-31.[5]刘绍京.雷神雷达接收机故障诊断方法[J].中国航班,2021(03):94-95.[6]孙宇.探究电梯电气控制系统故障诊断及维修[J].现代工业经济和信息化,2020,10(11):155-157.[7]程传杰.运维方式优化及结构改进在提升高压变频器运行可靠性中的应用研究[D].山东大学,2020.[8]张法,陈月营,王志,刘腾,花磊.基于BP神经网络的静止变频器故障诊断方法[J].自动化与仪表,2020,35(10):67-72.[9]安如山,郭瑞涛.一起由变频器故障引发的二倍频振动案例分析[J].河北电力技术,2020,39(05):52-54.[10]谢国坤,王亚亚,王娟娟.基于傅里叶归一化的变频器开路故障诊断方法研究[J].自动化与仪器仪表,2020(09):29-32.[11]邓云晖,丁志,刘映帆.利用信息化系统诊断高压变频器疑难故障[C].中国机电一体化