朱俊波
摘要:目前,在各种常见的设备中都会涉及开关电源部分,因其应用广泛致使缺乏正规的故障模型检测与诊断,而采用常规的故障诊断理论与方法,往往无法精准的解决故障问题。故此,通过小波变换联合神经网络技术,为开关电源故障诊断研究提供了新的依据。本文以小波变换为基础,简要介绍了开关电源故障诊断的内容与研究价值,并提出了神经网络技术的故障检测方法,通过变换器智能故障仿真,可以提高开关电源的故障诊断能力。
关键词:开关电源;故障诊断;小波变换;故障提取
现阶段,故障诊断技术是近年来逐渐发展起来的一门新学科,其涵盖多项学科知识,又被称为综合性交叉学科。故障诊断技术分为两个方面的内容:一方面是检测设备的运行状态;另一方面是诊断设备的异常状态,并作出细致的分析。故障诊断技术已经历经半世纪的发展历程,在人造卫星、电网系统、汽车系统等领域应用十分广泛。
一、概述开关电源故障诊断的发展现状
(一)故障诊断技术的内容与研究方法
故障诊断技术涉及三个层次的内容:即一是故障检测;二是故障诊断;三是故障修复。以故障诊断为例分析,故障诊断是指依据残差方向与系统结构的因素,找出产生系统故障的位置与相应的故障类型,并判断出故障产生的时间与原因。其中,故障的分类,是说明将系统设备的故障等级作出分类;故障的评价是指判断故障是否进行修复与补救,进而预防后续较大事故的产生。
故障诊断技术的研究方法在近年来诞生了一大批新的研究方法,例如解析模型的研究方法与信号处理的研究方法。以信号处理的研究方法为例,根据信号模型的差异与特征,分析与提取幅值、频率等相应数据。其中涉及到小波变换的研究方式,小波变换是由法国学者引入信号研究领域,作为一种时间与频域的信号分析技术,可以实现低熵特性、正交特性等优势,较为适用于动态故障系统的诊断与检测。同时,连续的小波变换借助多尺度分析提取信号的奇异点,根据噪声的特点,作出精准的故障判断,继而科学识别故障信号[1]。
(二)开关电源故障诊断技术的研究价值
开关电源的使用率与市场需求同比增长,不仅与市场的庞大需求有关,还与高新科学技术的集成化发展有关。在设备使用过程中,多半的系统问题都与开关电源相关,如若发生开关电源故障会致使整个设备处于无法运行的过程,严重时会造成经济事故与人员伤亡。故此,依据新进的理论方法与检测技术,获取设备的运行状态,准确分析设备的异常因素,是解决开关电源故障的重点。
二、探究DC/DC开关电源的故障诊断
(一)开关变换器故障特征的提取
根据全桥直流变换器的故障运行阶段,会出现特征数据(输出电压与电流)的差异化,因为变换器可以输出大电感,电流波形呈现出一条直线,在产生整流器件故障时,电流输出的变化差异不大,较难从中提出相应的故障数据。另外,对于变换器输出电压波形来说,可以有效的反映整流器件的故障数据,故此需要将电压波形数据作为在线检测的信号,从而根据电压输出波形进行特征提取。
在变换器出现故障异常数据时,电压数据与电流数据存在大量的非基频暂态分量,是一个非平稳随机过程。传统领域上常采用傅里叶变换的数字滤波技术,但是傅里叶变换尚未缺乏频率局部化特征,导致处理信号存在一定的局限性。小波函数中的每一个函数都具有独特的性质,可以满足正交性、对称性、衰减性等。小波函数的选择依据需要提高奇异度缓变信号的奇异性,选择相关阶消失矩的小波函数。同时,选择阶消失矩的小波函数,可以满足在线检测的时间与空间。故此,根据上文的分析来看,故障诊断的信号提取采用小波函数,提出各个频段的系数因素,对各个系数作出能量值的秋季人,按相应的顺序排列。具体提取的方式为:一是根据预先仿真实验获取输出电压故障信号,作出三层小波分析;二是对小波分析系数重新构建,获取各个频率带层次的信号值;三是根据相应的计算公式,求解各个频带信号的总能量值;四是构造特征向量[2]。
(二)开关变换器故障与样本的研究
根据全桥直流变换器的输出电压故障信号,分析时仅考虑硬件故障。开关变换器故障参数特征与学习样本的研究,采用神经网络输入的方式选取特征数据值。同时需要注意特征值的选择是否与故障存在一定的因果关系,一旦输入输出参数和故障之间无法构连关系,就无法达到样本设计的目的。在故障与样本研究分为网络创建与网络训练测试两部分。其中网络模型结构中需要根据模式识别的方案,采用三层网络结构,而三层网络结构的隐含层神经元与输入神经元之间的关系为。在变换器仿真过程中,根据不同组元件损坏后的输出波形直接采样与小波分析。另外,需要注意故障样本的样本集数量不能太少,否则会直接影响过度训练与泛化能力。通过多次网络训练,使用save net命令保存收敛误差值,然后进行样本检测,得出预期的诊断目标。
(三)以小波联合神经网络技术分析故障与诊断
在开关变换器的智能故障诊断系统的分析过程中,需基于信号检测与信号处理两个部分,并将输出电压由传感器部件与信号处理电路采集与处理后,保存到数据采集系统,继而采用串行通信方式的方式将数据传递到上位计算机。故障诊断的类型是在上位计算机处理后台自动实现的。其中实现过程为:借助诊断系统预设的诊断方法,作出故障诊断,并将诊断數据值实时保存与故障存储库中,继而实现精准的故障诊断与处理。
总结:
开关变换器作为开关电源的关键核心部件,其重要性不言而喻。本文以开关变换器为研究对象,综合分析内部结构与工作原理,并借助小波变换提取相应的故障特征,继而分解系数作出能量求解。同时,将神经网络技术添加到故障识别中,作出智能诊断仿真,能够准确的确定故障类型。
参考文献
[1]刘雪雁,牛悦苓,李连英.DC/DC单片开关电源故障分析与诊断[J].大连工业大学学报,2019,028(003):210-212.
[2]王海永,李永明,陈弘毅.便携式电子系统的DC/DC开关电源系统结构设计和研究[J].固体电子学研究与进展,2017,22(002):164-169.
(十堰巨能电力设计有限公司 442000)