基于VMD 的电力电子电路软故障诊断方法

顾雄，储海兵

（1.六盘水职业技术学院信息工程系，贵州六盘水，553000；2.江苏易立电气股份有限公司，江苏南京，210000）

1 电路软故障VMD 诊断方法设计

1.1 分析电路软故障信号

在自然状态下，电力电子电路可能受内部老化或电流的影响出现电容偏差，采集到的电路软故障信息不准确，无法有效地进行故障诊断。常规的电力电子电路故障诊断方法主要通过测量电容值来进行故障诊断，容易出现较高的诊断偏差，因此，本文分析了电路软故障信号，提高故障信息采集效果，实现动态化故障信息采集。

电力电子电路内部的负压值会随着实际运行状况而改变，因此，为了保证采集数据的有效性，需要通过电路元件来进行电路软故障信号分析。首先，可以设计一个电路软故障信号分析电路，如图1 所示。

图1 电路软故障信号分析电路

由图1 可知，当信号分析电路时，可以将该电路看成一个电感充电通路，不断对输入输出的电流电压进行记录，分析此时的电路信号状态，有效地采集电路软故障信息可以提高电路信息采集的敏感性，避免漏采、错采。

经过多次采集发现，当该电路的三极管截止时，电路内部处于断路状态，不断进行电感放电，形成新的电路回路，在这种状态下，MOS 管将电感转化成相应的磁能，产生反向电动势，导致电压电流缓慢变化，降低故障诊断的有效性。因此，在分析电路软故障信号时，需要不断地调整MOS 管的状态，使其满足闭环回路需求，保证软故障信号稳定输出。

故障信号采集分析电路设置完毕后，需要选取Buck 电路内部的分析参数。电流纹波比是一种代表电感电流均值及摆幅的特殊参数，因此在故障诊断初期，该参数必须进行多次确认，避免因其不稳定导致的信号诊断异常。该参数设置完毕后，可以根据伏秒法则，计算电路内部的占空比，从而得到一个周期内的全部电路软故障信号。

使用上文中计算的参数可以设置合理的电容值和电感值，连接等效电阻，根据此时生成的电路故障特征参数设置故障判别范围，设置电路电容与电感参数，调节电路的工况模式。经过多次提取发现，电路软故障的类型复杂，获取的故障信号数据较多，难以进行处理，因此本文使用MatlabSimulink 搭建电路模型，设置合理的故障模式，进行仿真，仿真的流程如图2 所示。

由图2 可知，该仿真流程具有较高的融合性，符合各种类型的电路软故障诊断需求，且仿真精度较高，能实时判别信号的状态，有效地完成故障信号分析，最大程度上提高故障诊断的有效性。

图2 仿真流程

■1.2 基于VMD 提取电路软故障特征

经过多次试验发现，当电路内部出现故障时，相应的输出电压及电感会迅速发生改变，造成故障特征提取不准确，提高故障诊断难度，因此本文使用VMD 模态分解法细化提取电路的软故障特征，降低电路软故障诊断难度，提高诊断的有效性。首先，根据电路软故障状态判断电路软故障存在的若干个时域特征参数，即峰值、平均值、脉冲指标、裕度等，可以将上述时域特征参数划分为一个时序信号序列，并根据该信号序列的组成状态设置电路软故障特征提取点。

在电路运行的某一时刻，存在信号振幅最高值，该最高值可以诊断电路内部的冲击故障，反应信号的能量变化状态，因此在电路软故障特征提取时，可以根据冲击信号的参数变化状态及敏感性关系，判定故障特征的稳定性，完成故障特征诊断。

VMD 可以模拟电路内部故障的变化情况，判断故障的最优位置，完成故障特征值求解。因此，在故障信息提取时，不断对得到的故障最优解进行寻优，获取目标函数，进一步判定电路软故障的实际位置，此时可以设计VMD 电路软故障特征提取图，如图3 所示。

由图3 可知，使用VMD 法进行故障特征提取可以有效地降低故障特征提取的复杂性，避免过于复杂的提取参数影响故障特征提取效率。

图3 VMD 电路软故障特征 提取图

为了保证电路软故障特征提取的效果，需要使用支持向量机进行诊断效果识别，即通过初始化设置判断各个故障诊断点位的故障特征个数，再进行多次迭代，确定故障诊断因子，优化各项诊断参数，判断故障诊断范围，完成故障特征提取，若该过程中出现某些特殊的诊断个体，需要使用适应度函数来降低故障诊断误差，降低故障特征提取难度，使电路软故障诊断更简单。

1.3 构建电路软故障智能诊断平台

为了提高电路软故障诊断效率，可以构建一个电路软故障智能诊断平台。本文设计的方法使用RCCA-SVM 模拟软件分析电路中的软故障信息，并使用MATLAB 构建智能化诊断平台，完成诊断程序的开发，有效地对大量电路软故障数据进行诊断分析。

构建的电路软故障诊断平台属于GUI 平台，具有先进的人机交互界面，其核心交互中心由各种各样的图像接口、按键、文本框组成，能提高用户与故障智能化诊断平台的交互效率，保证实际诊断效果。构建的智能化电路软故障诊断平台使用仿真软件结合技术设计内部核心PSPICE 故障智能诊断模块，其可以使用PAPICE 实时进行故障样本分析，定期进行故障训练，提高故障诊断的效率，该电路软故障智能诊断平台的开发过程如图4 所示。

图4 电路软故障智能诊断 平台开发

由图4 可知，本文设计的电路软故障智能诊断平台可以明确电路软故障的诊断需求，再根据诊断需求制定智能化电路软故障诊断方案。

用户界面外观对故障诊断效果有重要影响，因此，本文设计的电路软故障诊断平台使用GUIDE 完成界面设计，编排合理的故障诊断界面，再使用回调函数进行初始化。故障诊断平台内部每个控件都有相应的属性，可以使用响应函数不断进行功能测试，保证软故障诊断平台的诊断效果。

设计的电路软故障诊断平台主要包括几个功能模块，界面服务模块可以对使用者进行提示，降低用户使用难度；特征提取模块可以读取数据特征，进行数据特征编程，对样本数据进行WPT 分析，得到样本的能量频域特征；模型训练模块可以进行特征加权融合，处理样本特征数据，再将特征数据转入到分类模型中得到诊断结果，从而完成电力电子电路软故障诊断。

2 实验

为了验证本文设计的电路软故障VMD 诊断方法的诊断效果，本文搭建了故障诊断检测平台，将其与常规的电力电子电路软故障诊断方法对比，进行实验。

2.1 实验准备

在开始实验前，首先需要设置电力电子电路的故障模式，本文选取CN79000 作为控制芯片进行实验，该控制芯片可以模拟电路软故障发生时内部故障回路的状态，控制回路内部的故障电压，符合本实验的故障诊断需求，该控制芯片的参数如表1 所示。

表1 控制芯片参数

根据表1 的控制芯片参数，可以设置合理的电路故障方案，选取DC 电路设置10 组不同类型的电路软故障，调整电路中的电压衰退参数，划分故障权重占比，设置的故障模式及其组成权重如表2 所示。

表2 故障模式及组成权重

由表2 可知，上述故障模式符合本实验的诊断需求，各个故障存在电容退化作用，根据设置的软故障模式可以搭建故障诊断平台，其组成如图5所示。

由图5可知，该故障诊断平台由示波器、实验Boost 电路、分压电阻、数据采集卡、故障设置模块共同组成，检测核心为Boost电路，该电路针对实验需求随机设定故障诊断参数，并根据故障模式及组成权重校核电容退化标准值，该电路的核心组成部分原理图如图6 所示。

图5 故障诊断平台

图6 Boost 核心电路组成原理图

根据图6 的核心电路组成，可以进一步设定电容故障模式，如表3 所示。

表3 电容故障模式

由表3 可知，设置的电容故障模式的退化程度与规划的故障类别相拟合，满足实验需求，在实验的全过程均需要采集大量的电子电路软故障数据，因此本文选取PCI8335A 数据采集芯片作为核心采集装置完成故障数据的采集和处理。

经过多次分析发现，各个测点的电压受测点放置位置影响，可能产生实验误差，因此，为了提高实验的准确性，本文布置多个中心测点，并保证每个测点的采样次数相同，且进行多次采样，保证电路的故障状态。全部故障设置完毕后，还需要根据VMD 分解原则，选择合适的判别因子，假设故障诊断分解层共有7 层，则每一层都含有相应的故障分量，此时的故障组成十分复杂，难以进行分析，因此需要将分解后的故障因子进行重构，提取相应的故障特征，划分合理的故障参数，完成故障分解，最大程度上提高故障诊断试验的有效性，保证实验结果的权威性。

2.2 实验结果

结合上述的实验准备，可以进行电力电子电路故障诊断实验，即分别使用本文设计的电路软故障VMD 诊断方法和常规的电力电子电路软故障诊断方法进行实验，使用PCO8335A 数据采集芯片采集两种方法诊断的电路故障电压，并将其与实际电路故障电压对比，实验结果如表4 所示。

表4 实验结果

由表4 可知，本文设计的电路软故障VMD 诊断方法诊断的故障电压与实际电路软故障电压差值较小，而常规的电路软故障诊断方法诊断的电路故障电压与实际电路软故障电压相差较大，证明本文设计的电路软故障诊断方法的诊断效果更好，诊断精度更高，具有有效性，有一定的应用价值。

3 结束语

综上所述，电力电子电路是一种高效率、低损耗的转换型电路，在工业生产的各个方面都得到了广泛的应用，受其特殊的缓变性影响，常规的电力电子电路软故障诊断方法难以有效地诊断内部故障电压，因此本文设计了一种新的电路软故障VMD 诊断方法。进行实验，结果表明，设计的电路软故障VMD 诊断方法诊断的电路故障电压与实际电路软故障电压相差较小，诊断效果更好，具有有效性，有一定的应用价值，可以作为电力电子电路后续维护的参考。