CRH2动车组变流器故障信号特征提取的分析与研究

2016-06-29杨梦勤湖南铁道职业技术学院湖南株洲400株洲市工业中等专业学校湖南株洲4008

山东工业技术 2016年13期

关键词：小波分析

陈庆，杨梦勤，肖茜（.湖南铁道职业技术学院，湖南株洲 400；.株洲市工业中等专业学校，湖南株洲 4008）

陈庆1，杨梦勤1，肖茜2
（1.湖南铁道职业技术学院，湖南株洲 412001；2.株洲市工业中等专业学校，湖南株洲 412008）

摘要：本文立足于CRH2动车组变流器的结构与工作特点，对其故障信号分析方法、故障信号选择、故障特征提取等问题进行分析与研究。为铁路故障分析与排除提供参考。

关键词：动车组变流器；故障信号；小波分析

0　引言

动车组变流器一旦发生断路故障，变流器一些参量（电压、电流等）的波形必然出现变化。一般来讲，不同的断路故障会导致参量波形发生不同的形变。因此，根据所选参量波形变化特征可以逆向确定变流器的断路部件。所以，及时准确地获取故障信号，然后挖掘故障信号的特征，是故障诊断工作的第一步。

1　小波分析法

目前信号分析手段多种多样，各有其优点和侧重点。对于故障诊断而言，合理选择信号分析方法对故障信号进行处理是一项十分重要的工作。如果方法选择得当，能够充分挖掘得到故障信号所隐含的故障信息，便于准确定位故障部件。因此，为了能选择合适的信号处理方法，应根据研究对象具体分析信号的特点，然后据此选择信号处理手段。

CRH2动车组变流器由整流器、中间电路、逆变器三部分组成，而整流器和逆变器都由相当数量的IGBT、二极管等器件构成。总体来看，它的电路结构比较复杂、精细，进而导致一旦变流器发生断路故障，部分不同故障的故障信号相似度较高、彼此差别不大。这些特点决定了所选择的信号分析方法应该要有较强的细节辨识能力，能够准确挖掘到信号细节中蕴藏的丰富信息，为故障类型的准确分类提供有力线索。小波分析是一种新颖的信号分析方法，它的信号局部细节分析能力突出，能对信号进行时域和频域分析，是一种能充分挖掘信号细节特征的有力工具。综合上述考虑本文选择小波分析作为故障信号的处理手段。下面将简单介绍小波分析的原理。

Ψ（t）∈ L2（ R）的傅立叶变换可表示为，其中L2（ R）表示能量有限的信号空间，Ψ（ω）满足。Ψ（t）称为基本小波或母小波。经伸缩与平移，母波可生成的一系列函数，构成一个小波函数序列。小波序列可表示为：其中，a 、b分别是尺度因子和平移因子。尺度因子实现基小波的伸缩变换，一般地，尺度因子增大，时域分析范围扩大，但是时域分辨率将有所降低。平移因子实现基波的横向平移，目的是聚焦分析时域的重要兴趣点。是为了确保变换前后能量守恒。

小波函数的本质是带通滤波器，尺度因子a 不同，那么Ψa， b（t ）的时间和频率分辨率也有所不同。当a 减小时，Ψa， b（t ）收缩、振荡频率增大，高频信号的时间分辨率较好。反之，当a 增大时，Ψa， b（t ）伸展、振荡频率减小，低频信号获得较高的频率分辨率。图1展示了小波函数及其频率谱随尺度因子而变化的情况。

根据小波变换定义可知，具有如下突出特点：

（1）可对信号多层分析，具有多重分辨率。该方法能多层分解信号，得到从低频到高频不同频带的信息，实现由粗及细地逐步分析信号。根据具体信号特征和分析参数要求确定信号的分解层数。

（2）小波变换可视为采用一组滤波器对信号进行滤波。根据傅立叶变换的尺度特性可知，该组滤波器的品质因数恒定。

（3）局部分析能力强。通过选择合适的基小波，可使小波函数具有较强的信号局部特征分析能力，使之具备较强的检测信号奇异点的能力。总之，能捕捉信号的局部特征是小波分析的突出优点，小波变换因此获得了信号分析中的“数学显微镜”美誉。

2　CRH2动车组变流器故障特征提取

2.1合理选取故障信号

根据基本电路知识可知，动车组牵引变流器的输出电流以及交流侧输入电流会受电机等负载的影响，负载不同会导致这两个电流随之而不同。进一步深入分析可知，变流器的输出电压以及交流侧输入电压分别取决于变流器的逆变器和脉冲整流器的电路结构。在变流器正常工作的情况下，脉冲整流器和逆变器电路结构固定，上述两种电压不会出现波形变化。然而，如果功率器件发生故障，变流器的电路结构必然发生变化，从而引发输出电压以及交流侧输入电压波形的畸变。另一方面，不同的功率器件断路对应不同的电路结构，这两个电压波形也不同。因此，电压波形蕴含了丰富的故障信息，反映电路的不同故障。所以可以通过分析输出电压波形的特征逆向推断发生故障的功率器件。综合上述两方面考虑，选择输出电压以及交流侧输入电压作为故障信号。

2.2选择小波分析处理故障信号

故障特征是故障诊断的重要决策依据。选择合理信号处理手段充分挖掘故障特征对提高故障诊断率具有重要意义。从故障信号角度来看，由于动车组变流器结构复杂而精细，发生故障时，电压波形有时不一定有显著形变，各种故障所对应的电压波形之间的区别也可能较为细微。其次，动车组工作环境复杂，变流器的故障电压难免混入干扰信号，故障因素和干扰因素耦合在一起，电压波形中既含有因故障而引入的畸变信号又含有各种干扰信号。因此，动车组变流器的故障信号应当选用一种具有一定抗干扰性、局部细节分析能力强的信号处理方法。综合考虑小波分析方法特长和变流器的故障信号特点，决定选择小波分析对故障信号进行处理。

2.3选择小波

Daubechies小波的紧支集长度与滤波器长度为2N左右，消失矩为N，具有正交性、扩展性好、不对称、N增加光滑度随之也上升等优点。根据变流器的故障信号特点，本文选择db3小波以满足各方面指标的要求。

2.4多层分解故障信号

预处理原始故障信号后，选用合适小波N层分解故障信号。分解之后，提取最后一层的低频系数和所有层的高频系数，共得到N+1个参量。一般而言，故障不同，电压畸变波形不同，所得到的N+1个参量也将有所不同，且故障类型、电压畸变波形和这些参量之间存在某种一一对应关系。因此，能够通过分析N+1个参量的变化判别变流器的功率器件发生断路故障的情况。

2.5重构各频段信号

重构各小波频段信号，计算各频段信号的能量大小。由于在第4步中，得到的N+1个能反映故障情况的参量是属于图形参量，因此不便于故障诊断系统的利用。为方便故障诊断，我们需要将这些图形参量数值化。为此，计算各频段信号蕴含的能量值，以实现上述N+1个图形参量的数值化。计算方法如下：设Ei， j代表第i层第j个重构信号Si， j的能量值，则：其中，n为离散信号的长度，xjm表示重构信号在离散点的幅值，K=0，代表计算低频段能量，K=1表示计算高频段信号能量。

2.6构造故障特征向量

按照第5步提供的各频段能量计算方法，一一计算前述N+1个频段的能量值，然后设定一个固定次序进行排列，即可构造得到一个向量：■■，该向量既是能够反映故障情况的故障特征向量。