具有强泛化性的高铁逆变器开路故障诊断算法

王 欢，张 春，张 宁，陈耀华

(北京交通大学 高速铁路网络管理教育部工程研究中心，北京 100044)

0 引言

作为中国的名片，高铁的安全性至关重要。高铁的牵引调速系统根据不同的调速策略(如矢量控制、直接转矩控制等)控制逆变器中绝缘栅双极型晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor, IGBT)的开关频率来实现异步电机的牵引调速控制，而逆变器故障率较高，根据2009～2013年度武广线CRH3型高速动车组电力牵引传动系统故障数据统计分析结果，牵引变流器故障占比13%，其中整流模块和逆变模块故障占牵引变流器故障的65%[1]。IGBT的故障分为开路故障和短路故障，短路故障可以用标准保护系统(如保险丝和断路器)检测；发生开路故障时，逆变器仍然能够控制牵引电机运行，但会导致逆变器的输出电流产生畸变，使牵引电机的输出电磁转矩出现脉动，造成二次伤害，极大威胁着高铁运行安全。因此，研究逆变器开路故障诊断能够及时发现故障，为后续故障隔离和检修提供决策支持。

逆变器开路故障诊断算法主要分为基于模型的算法、基于信号的算法和数据驱动算法[2]。基于模型的算法需要获得系统的精确模型，根据实际输出与模型预测输出是否一致进行故障诊断[3]。FREIRE等[4]通过电压观测器提供的参考电压并定义故障阈值进行故障诊断；LI等[5]根据模块化多电平变换器的状态模型和系统变量对理想状态下的电流建立状态观测器，当理想电流和实际电流的差值大于故障阈值Ith且持续时间超过T1时，判断有故障发生，然后根据相关规则确定故障位置；ZHANG等[6]根据有源电力滤波器交流处输出电压以及IGBT在正常和故障状态下的导通占空比的不同关系对开路故障进行定位。基于模型的诊断算法的准确性依赖于观测器的精确性和故障阈值的合理性，由于牵引变流器为非线性系统，受多种变量影响，且与牵引电机负载有关，难以建立精确的动态模型[1]，限制了基于模型的诊断算法的应用。

基于信号的故障诊断算法的原理是从传感器获得的电流或电压信号中提取诊断变量，并设定故障阈值，通过诊断变量是否超过故障阈值来判断逆变器是否发生开路故障。YAN等[7]采用平均电流Park矢量法获取故障特征，采用模糊逻辑算法得到故障信息；YU等[8]利用傅里叶变换将定子电流归一化，以解决负载影响定子电流的问题；RODRIGUEZ-BLANCO等[9]利用IGBT导通时的栅极电压和3个故障阈值诊断IGBT开路故障和短路故障。由于确定故障阈值需要考虑正常值范围、负载、噪声等多种因素，且部分阈值与牵引电机参数有关，给应用基于信号的算法带来困难。两个IGBT同时发生故障时，正常相电流可能表现出故障特征，使算法诊断出错，因此大部分基于信号的诊断算法仅关注单个IGBT故障的情况。

与基于信号的诊断算法不同，基于数据驱动的故障诊断算法一般不需要设定故障阈值，但需要大量故障数据来训练诊断算法，故障数据可以通过建立可靠的仿真模型获取[2]。传统的数据驱动算法一般需要利用傅里叶变换、小波变换等特征提取算法从定子电流或电压中提取故障特征，然后将故障特征作为输入训练诊断算法。CAI等[2]研究永磁同步电动机驱动系统中三相逆变器开路故障诊断算法时，采用快速傅立叶变换提取电压信号特征，将其经过主成分分析法降维后输入贝叶斯网络进行故障检测和诊断；CHARFI等[10]采用离散小波变换处理三相定子电流，然后将归一化后的小波系数输入神经网络进行故障诊断；AKTAS等[11]同样采用离散小波变换处理定子电流获取故障特征。使用特征提取算法提取故障特征，需要通过专家经验选取特征(例如选择哪层小波系数作为故障特征)，不适当的选取会影响诊断结果。

深度神经网络具有自动提取故障特征的能力，越来越多的研究关注深度神经网络在故障诊断中的应用。ZHANG等[12]研究轴承故障诊断时提出宽卷积核的卷积神经网络结构(Deep Convolutional Neural Networks with Wide first-layer kernels, WDCNN)，将轴承振动信号直接输入WDCNN，并通过实验证明WDCNN具有很好的诊断精度；PENG等[13]将残差学习思想引入高铁轴承故障诊断，充分利用宽卷积核和dropout方法提高算法的抗噪性，实验表明该方法具有优越的抗噪能力，然而不同速度下，振动信号的故障频率特征不同，卷积神经网络难以学习同一故障在不同速度下的相同特征，从而使算法的泛化能力较差；XIA等[14]将多个振动传感器的数据合并为二维矩阵输入卷积神经网络进行轴承故障诊断，该方法同时利用多个传感器数据，具有比传统特征提取算法更好的性能；李宜汀等[15]使用卷积神经网络对产品表面缺陷进行检测。

目前，在将深度学习应用于故障诊断领域的大部分研究中，神经网络的训练集和测试集一般处于相同工况，而有关跨工况故障诊断的研究大部分利用迁移学习[16]、对抗生成网络等技术，将训练集和测试集调整为相同分布，然而在高铁运行中在线获取当前数据的分布情况几乎不可能，因此该方案仅适用于离线诊断。为此，本文提出新的高速铁路逆变器开路故障诊断算法，该算法仅对单个工况的故障数据进行训练后，即可在其他工况下获得较高的诊断精度，具有良好的域适应能力和泛化能力，适用于在线诊断。

1 问题描述及分析

1.1 三相电压型逆变器结构与原理

图1所示为三相电压型六阶波输出逆变器电路原理图，三相逆变器由6个IGBT(T1～T6)和6个二极管组成3个半控整流桥。6个IGBT根据调制策略(脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation, PWM)、正弦脉冲宽度调制(SinusoidalPulse Width Modulation, SPWM)、矢量控制、直接转矩控制等)轮流导通和关断，为牵引电机提供三相交流电。

本文假设最多有两个IGBT同时发生故障，下面分别分析单个IGBT故障和两个IGBT同时故障对定子电流造成的影响。

1.2 单个IGBT发生开路故障

当IGBT发生开路故障时，该桥臂将不能导通，例如T2发生故障，A相电流无法通过T2，导致A相电流非负，而由于三相电流之和为0，A相电流非负也会对B相和C相电流产生影响。图2所示为在1 s时，下半桥臂单个IGBT故障时的电流波形。

1.3 两个IGBT发生开路故障

1.2.1 同一桥臂两个IGBT发生开路故障

当同一桥臂两个IGBT同时发生开路故障时，例如T1，T2同时发生故障，A相电流无法通过T1，T2，导致A相电流几乎为0。图3所示为在1 s时同一桥臂IGBT同时故障的波形，印证了上面的分析。

1.2.2 相邻桥臂两个同侧IGBT发生开路故障

当相邻桥臂两个同侧IGBT同时发生开路故障时，例如T1，T3同时发生故障，A相电流无法通过T1，导致A相电流非正；B相电流无法通过T3，导致B相电流非正。同时，由于三相电流之和为0，导致C相电流几乎非负。这表明相邻桥臂两个同侧IGBT同时发生故障，会导致正常相电流也表现出故障特征。图4所示为在1 s时相邻桥臂两个同侧IGBT同时故障的波形。

1.2.3 相邻桥臂两个异侧IGBT发生开路故障

当相邻桥臂两个异侧IGBT同时发生开路故障时，例如T1，T4同时发生故障，A相电流无法通过T1，导致A相电流非正；B相电流无法通过T4，导致B相电流非负。图5a和图5b所示为不同工况下，在1 s时相邻桥臂两个异侧IGBT同时故障的波形，可见两种工况的A相和B相电流符合上述分析，但两种工况的波形之间也存在很大差异，在图5b中C相电流虽然无故障，但是电流波形严重不对称，与上半桥臂IGBT故障相似，表明异侧两个IGBT同时故障会影响对正常相电流的诊断。

2 诊断算法描述

2.1 诊断算法总体流程

诊断算法的总体流程如图6所示，首先获取高铁牵引电机的三相电流，然后进行数据预处理，使数据更易被故障诊断算法识别。数据预处理分角度域同步重采样、基于积分的波形修正和数据规范化3步进行。将A相、B相与C相电流分别输入故障诊断网络，获得诊断结果。因为两个IGBT故障时可能影响正常相电流波形而出现故障特征，所以对三相电流的诊断结果进行故障冲突处理，并对诊断出错的相位进行修正，得到最终的诊断结果。

2.2 定子电流数据预处理

2.2.1 电流信号角度域同步重采样

动车组在加速和减速过程中，定子电流是非平稳的，速度越快电流频率越高，如图5所示。为了减少非平稳电流对诊断结果的影响，需要对电流信号的角度域进行同步重采样。本文对电机每转均匀采样1 000个样本点，同时为了充分利用电流信号，在采样时设定了滑动窗口tsli，其值非常小，本文取tsli=0.002 s。中国高铁CRH1，CRH2，CRH3，CRH5的牵引电机额定转速分别为2 725 r/min，4 140 r/min，4 100 r/min，1 177 r/min[17]，假设电机转速为2 000 r/min，则1 000个采样点之间的平均时间间隔为

这个时间非常短，为了减少计算负载，降低计算复杂度，本文采用近似同步重采样的策略，即假设电机在相邻采样点之间保持匀速运转。本文同步重采样步骤如下：

步骤1选取初始采样点tstart，初始采样点为电流信号的第1个点。

步骤3若当前采样点数能够生成满足卷积神经网络输入要求的样本(本文为500个样本点)，则转步骤1，直到获得足够的训练样本，并设tstart=tstart+tsli；否则，继续步骤2。

2.2.2 基于积分的波形修复算法

电流波形在一个完整周期内并不严格对称，特别是在开路故障时，电流波形可能出现非负或非正的情况，而且受逆变器开路故障影响会出现畸变现象；另外，同种故障在不同工况下的波形也有很大差异，即使在正常情况下，电流波形也会受负载的影响。为了解决这些问题，本文提出基于积分的波形修复算法，该算法将由500个样本点组成的原始电流波形修复为周期为500的正弦电流波形，修正后前半周期与i=0围成的面积等于原波形大于0的电流值与i=0围成的面积，后半周期与i=0围成的面积等于原波形小于0的电流值与i=0围成的面积。前半周期和后半周期的电流波形幅值不同，其电流信号的表达式为

(1)

式中：x为采样点；I(x)为第x个采样点修正后的电流值；Hp，Hn分别为正负半周期的幅值。根据修正后前后半周期波形与i=0围成的面积同原波形保持不变，可得：

(2)

(3)

式中：Sump为500个样本点中大于0的值的和；Sumn为500个样本点中小于0的值的和的绝对值。根据式(2)和式(3)可得：

(4)

(5)

该算法可保留电流波形的故障特征，提高不同工况下波形的相似性；而且，图像平移可能对卷积神经网络池化层、卷积层的输出结果产生较大影响，降低卷积神经网络对该图的识别能力，因此将电流波形修复为相同相位的正弦波形可以有效提高卷积神经网络的诊断精度。

假设某个样本由i1,i2,…,i500组成，则积分修复算法步骤如下：

步骤1统计500个样本点，计算Sump和Sumn。

步骤2根据式(4)和式(5)计算Hp和Hn。

步骤3根据式(1)计算500个样本点修正后的电流值。

2.2.3 三相电流数据规范化

电流易受负载影响，需要对数据进行规范化。为了将数据转化为灰度图，本文将数据规范化到0～250范围。规范化时需要考虑三相电流的整体情况，只根据单相电流数据进行规范化会使无故障电流波形与同一桥臂两个IGBT同时故障时的电流波形非常相似，为后续故障诊断带来困难，因此本文的数据规范化算法步骤如下：

步骤1计算三相电流值绝对值的最大值，记为Imax。

步骤2根据式(6)计算归一化后的电流值：

Inewk(x)=

(6)

式中：Ik(x)，Inewk(x)分别为修复和规范化后的电流值；k=a，b，c分别表示A，B，C三相电流。

图7a和图7b分别为两种工况下上半桥臂故障的原始电流波形，为了更好地展示对比效果，原始电流波形向上平移125 A；图7c和图7d分别为图7a和图7b经过积分修正与规范化后的波形。由图7可见，原始波形差别非常大，然而经过修正后，波形非常相似且很好地保留了故障特征。

2.3 基于卷积神经网络的故障诊断算法

2.3.1 卷积神经网络简介

卷积神经网络是广泛应用的深度学习工具，尤其在图像领域，其灵感来源于视觉皮层的生物结构，组成该结构的细胞由基于视野的子区域激活，该子区域被称为感受野。卷积神经网络的卷积层模拟了这一结构，卷积层由一系列卷积核组成，卷积核之间不共享参数，每个卷积核负责自己感受野内的区域。卷积神经网络主要由卷积层、池化层、批量归范化层、dropout层和分类层组成。

(7)

(2)池化层 池化层负责将前一层的输出划分为矩形区域，然后对划分后的小矩形执行下采样，池化层一般分为平均池化层和最大池化层，分别计算矩形区域内的均值和最大值。

(3)批量规范化层 当数据量比较大时，深度神经网络一般选择批训练的方式，以一批样本的误差来更新网络参数。批量规范化层首先计算该批样本的均值u和方差v，然后根据式(8)和式(9)对输入xi进行规范化。

(8)

(9)

(4)dropout层 该层根据设定的概率随机将输入元素置0，以提高网络的泛化能力。

(5)分类层 首先将输入变形为一维向量，然后根据类目数设置全连接层和softmax层，分类层采用softmax函数进行分类，通过计算交叉熵来训练网络，调整网络参数。交叉熵通过式(10)计算：

(10)

式中：N为样本数；K为类目数；tij为第i个样本属于第j类的概率；yij为神经网络输出的第i个样本属于第j类的概率，即softmax函数的输出值。

2.3.2 诊断算法的网络结构及训练方法

图8所示为本文提出的进行单相电流开路故障诊断的小型卷积神经网络(Tiny Convolutional Neural Networks, T-CNN)结构图。T-CNN的输入是经数据预处理后单相电流数据生成的灰度图，通过多层卷积层提取电流故障特征后输入分类层进行故障分类。T-CNN的主要特点是在卷积层1和卷积层3后增加了dropout层，以提高算法的泛化能力，dropout层的概率均设为0.5。分类层将故障分为健康、上半桥臂故障、下半桥臂故障和同一桥臂两个IGBT同时故障4类。T-CNN的参数如表1所示。

表1 T-CNN的参数

T-CNN采用单种工况下的单相电流数据进行训练，根据上文分析，两个IGBT同时故障会影响正常相电流的诊断，因此训练时只用该工况下健康状态、单个IGBT故障和同一桥臂IGBT同时故障的数据，训练完毕后，用其他工况数据进行测试和验证。

2.4 冲突处理

根据第1章分析，两个IGBT同时故障会导致正常相的电流表现出故障特征，使T-CNN出现误诊断，需要对这种情况进行处理。本文假设最多有两个IGBT同时故障，若出现诊断错误，则三相电流的诊断结果将为3个故障。由于三相电子电流之和为0，若诊断结果出现3个故障，则必为2个上桥臂故障1个下桥臂故障或者2个下桥臂故障1个上桥臂故障。假设故障诊断结果为A相、C相上半桥臂故障、B相下半桥臂故障，则实际情况分为两种：

情况1仅有1个上半桥臂故障为真，下半桥臂故障为真。

如图5b所示，T-CNN对C相电流的诊断结果为上半桥臂故障，实际上C相处于健康状态。虽然C相电流严重不对称，但C相大于0的电流值与i=0围成的面积远大于A相大于0的电流值与i=0围成的面积和B相小于0的电流值与i=0围成的面积之和。令Hp，Hn分别为前后半周期电流幅值，经过数据预处理中的积分修正后，正电流值与i=0围成的面积为

(11)

即正电流值与i=0围成的面积与Hp正相关，同理，负电流值与i=0围成的面积与Hn正相关。因此，若C相大于0的电流值与i=0围成的面积远大于A相大于0的电流值与i=0围成的面积和B相小于0的电流值与i=0围成的面积之和，则式(12)成立。

(12)

情况22个上半桥臂故障为真，下半桥臂故障为假。

如图4所示，T-CNN诊断结果为A相、B相上半桥臂故障，C相下半桥臂故障，实际上C相处于健康状态。因为2个上半桥臂故障为真，故障相电流非正，根据定子电流之和为0，正常相电流必非负，所以上半桥臂故障的相电流(A相、B相)大于0的值与i=0围成的面积并不会远大于C相电流小于0的电流值与i=0围成的面积，则式(13)和式(14)成立。

(13)

(14)

根据以上分析得到下列故障冲突解决规则：

规则1若故障诊断结果为2个上桥臂故障1个下桥臂故障，例如A相、B相上半桥臂故障，C相下半桥臂故障，且式(13)和式(14)成立，则修正故障诊断结果为A相、B相上半桥臂故障，C相正常。

规则5其他情况保持诊断结果不变。

3 实验评估

3.1 仿真设置

为了对算法进行评估，采用MATLAB/Simulink对CRH5的牵引传动系统进行仿真，仿真模型如图9所示。磁场定向控制感应电动机驱动块(F.O.C)采用转子磁链定向矢量控制策略；速度控制模块(speed controller)输出电机的参考电磁转矩和转子磁链。牵引传动系统基于间接矢量控制策略，推导出定子电流的参考dq分量，利用定子电流的参考dq分量，通过PWM电流控制器获得逆变器所需的栅极信号。

电源为3 600 V直流电，CRH5采用三相异步交流鼠笼电机，型号为YJ87A(6FJA3257A)，6极。电机参数如表2所示[18]。

本文在不同速度和负载条件下对4种工况进行仿真，如表3所示。每种工况有22种故障，包括健康状态(1种)、单个IGBT故障(6种)、同一桥臂两个IGBT故障(3种)、相邻桥臂两个同侧IGBT故障(6种)和相邻桥臂两个异侧IGBT故障(6种)。

3.2 故障诊断结果及分析

除T-CNN外，本文选择最具代表性的机器学习算法，包括支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、决策树(tree)、K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)、袋装决策树(bagged tree)和误差逆传播神经网络(Back Propagation Neural Network，BPNN)[19]作为对比，探讨智能诊断算法的泛化能力。为了训练除T-CNN外的故障诊断算法，将500×3维数据变形为1 500×1维向量，即每个样本有1 500个参数，采用主成分分析法(Principal Components Analysis，PCA)对样本进行降维，保留98%的重构阈值，经计算，原1 500维数据降低到10维。为了分析积分修正算法对诊断结果的影响，本文同时采用未经积分修正算法处理和经过积分修正处理过的数据进行诊断算法训练和诊断。表4～表7所示分别为以工况1～工况4的故障数据为训练集训练诊断算法，其他工况数据为测试集时的故障诊断结果，表中括号内的数据为经过积分修正算法处理后的故障诊断结果，加粗项为积分修正算法处理后准确率不低于未处理时的情况。为了衡量算法的域迁移能力，本文分别计算了算法在迁移工况下的平均准确率，即算法在除训练集外的工况准确率的均值。训练集和测试集中每种故障有50个样本，可以涵盖一个周期内各种相位的电流，每种工况共有1 100个样本。

表2 CRH5牵引电机(6FJA3257A)参数

表3 仿真工况

表4 工况1为训练集时积分修正算法对故障诊断结果影响的对比

表5 工况2为训练集时积分修正算法对故障诊断结果影响的对比

表6 工况3为训练集时积分修正算法对故障诊断结果影响的对比

表7 工况4为训练集时积分修正算法对故障诊断结果影响的对比

由表4～表7可见，T-CNN的泛化能力优于其他诊断算法。T-CNN的准确率最低为98.45%，绝大多数都在99%以上；其他智能诊断算法，在对与训练集相同工况的数据进行诊断时，都有很好的表现，但在其他工况下的诊断效果很差，特别是未使用积分修正算法处理时，准确率基本在10%以下，表明这些算法的泛化能力和域迁移能力很差。二维特征可视化技术t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是一种能够将高维数据降至2维或3维，以便进行可视化的算法[20]。图10所示为4种工况下22种故障的数据经PCA降维后用t-SNE生成的图像，可见不同工况下的数据分布相差很大，这是这些智能诊断算法域适应能力差的根本原因。

诊断结果表明，积分修复算法可以有效提高T-CNN的泛化能力。除表6以工况3为训练集、工况4为测试集时，采用积分修复算法降低了0.46%的准确率外，其他情况采用积分修复算法后的准确率均优于未使用该算法，特别是在表7中，未使用积分修复算法，准确率最低为27.36%，迁移工况平均准确率仅为66.24%，而使用修复算法后，最低准确率为98.64%，迁移工况平均准确率达到99.55%，说明积分修复算法能够有效帮助T-CNN提取不同工况下同种故障的公共特征。对于其他智能诊断算法，积分修复算法在大多数情况下也能提高算法的准确率，特别是在表5中，以工况3为测试集时，采用积分修复算法提高了PCA-KNN算法23%的准确率。在采用积分修复算法未能提高诊断算法准确率的情况中，采用积分修复算法后的诊断准确率也与未使用积分修复算法的准确率相差不大，从迁移工况平均准确率来看，采用积分修复算法的准确率均高于未使用该算法。

图11和图12所示分别为数据预处理前后4种工况采用t-SNE生成的特征图。可见，数据预处理前，22种故障的特征都混杂在一起，很难区分，每种故障的特征分布也比较松散；经数据预处理算法处理后，不同类别故障之间的距离变远，故障更好区分，而且同种故障特征的分布也更加紧密。

表8所示为有无冲突处理对诊断结果影响情况的对比，括号内为经过冲突处理后的故障诊断结果。可见，冲突处理后的准确率明显高于未经冲突处理的准确率。未经冲突处理时，算法在与训练集同种工况下的准确率甚至低于其他工况，原因与1.3节的分析相同，受两个IGBT同时故障的影响，正常相的电流在不同工况下出现了不同程度的故障特征，导致诊断算法出现错误的结果。表8表明，通过冲突解决规则对错误诊断结果进行修正能够有效解决该问题。

表8 冲突处理对轻量级卷积神经网络诊断结果的影响

4 结束语

本文提出基于卷积神经网络的高速铁路逆变器开路故障诊断算法。针对定子电流信号，本文提出新的数据预处理算法，该算法可以很好地保留故障特征，增加同种故障在不同工况下的相似性，帮助卷积神经网络提取同种故障在不同工况下的公共特征。电流数据经过预处理后，将三相电流分别输入卷积神经网络T-CNN进行单相电流故障诊断，针对两个IGBT同时故障导致正常相电流出现故障特征的情况，提出5条故障冲突处理规则，对错误的诊断结果进行修正。将本文提出的故障诊断算法在多种工况下进行验证，与其他经典的智能诊断算法相比，本文算法具有很好的泛化性和域适应能力，仅用单种工况的数据进行训练即可在其他工况下获得很好的诊断效果。

开路故障由IGBT老化、过电流、过电压的等原因造成，通过IGBT寿命预测，能够将故障遏制在发生之前，未来可以对该领域进行研究。