基于相电流波动的逆变器故障特征提取方法研究

邢自厚， 杨杰， 马军旭， 高志龙， 汪良强

（1.华北水利水电大学 机械学院，郑州450045；2.郑州三和水工机械有限公司，郑州450100）

0 引 言

电动机驱动系统主要由电动机本体、逆变器、传感器及控制器等四部分组成。相关研究表明，逆变器功率管开关电路故障占整个驱动系统故障的82.5%[1]。由逆变器的工作原理可知，其发生故障时一定会引起电动机相电流和相电压发生变化，因此当前针对逆变器故障诊断的方法主要是电流法和电压法两种。电流诊断法主要包括电流矢量轨迹斜率法、电流矢量瞬时频率法、平均电流矢量法、归一化直流法和负载电流分析法等5种方法。前4种方法均只能用于开环系统，负载电流法虽能用于开环和闭环系统，但诊断系统较为复杂。电压诊断法理论上具有较强的诊断能力，系统复杂性适中，但对故障参数的敏感性较低[2]。为了降低电动机故障诊断的复杂性，提升诊断的准确性和诊断方法的通用性，文中将通过对故障状态下的相电流信号进行分析，寻求一种相电流故障特征的提取方法。

1 逆变器故障仿真

1.1 逆变器故障模式分析

逆变器故障包括功率管开路故障和短路故障。电动机实际发生故障时多是由于功率管被击穿或损坏，以及接收到的控制单元的驱动信号发生逻辑错误。功率管的短路故障因存在的时间过短（通常不超过10 μs），很难被诊断，通常采用快速熔断器将功率管短路故障转化为开路故障进行研究[3]。考虑到逆变器功率管同时发生故障的概率极低，在此只针对单管和双管开路故障进行研究。

1.2 电动机驱动系统建模

该模型依据无刷直流电动机的驱动原理进行搭建，主要包括速度调节模块、三相逆变器模块、无刷直流电动机模块和功率管切换模块等核心模块，完整驱动模型如图1所示。其中逆变器上桥臂功率管排布从左到右为VT1、VT3、VT5，下桥臂为VT2、VT4、VT6。VT1和VT2 、VT3和VT4、VT5和VT6分别与电动机的A、B、C三相绕组相连。

图1 无刷直流电动机驱动模型

无刷直流电动机PWM信号调制有5种方式，综合逆变器功率管的功耗、热平衡和调制实现的难易程度进行考虑，该模型最终采用H_PWM-L_ON调制方式[4]。仿真时各开路故障切入通过在功率管切换模块内部加入Switch和Clock模块实现，如图2所示。电动机转速比较值设定为1500 r/min，速度增益设定为30/π，负载为3 N·m。仿真时绕组电流单位为A，转子转速单位为r/min，为了使仿真结果清晰可见，仿真时间统一设定为0.2 s，并设定在0.1 s导入故障信号。

1.3 逆变器故障仿真

逆变器由6个功率管组成，可知其共有21种单管和双管开路故障。由于篇幅有限，文中仅以正常状态、VT3开路、VT3和VT4同时开路等3种状态为例对逆变器相电流故障特征进行分析，其他几种状态的故障特征可以参考上述单管和单相开路故障进行分析，相电流变化曲线不再展示。

图2 VT3开路时功率管切换模块内部结构图

由图3可知，正常状态下电动机三相电流除起始时刻产生跳动外，均以近似方波沿时间轴周期性变化；图4中在0.1 s导入VT3开路故障后，B相不再有正向电流通过，且其反向电流较正常状态有明显增大。同时A、C相电流幅值较正常状态也明显增大，且其反向电流波形由近似方波变得尖锐，即发生突变。同样观察图5可以发现，当VT3和VT4同时发生开路故障时，B相不再有电流通过，A、C相电流幅值的增加比单管开路故障更为明显，电流波形在幅值处发生更为剧烈的突变。

图3 正常状态下三相电流变化曲线

图4 VT3开路时三相电流变化曲线

图5 VT3 和VT4 开路时三相电流变化曲线

2 逆变器故障特征的提取

2.1 故障信号处理方法的选择

根据上述仿真结果可以看出，逆变器发生开路故障时相电流会发生瞬时突变现象，且故障发生与故障导入时间同步，因此所选择的信号处理方法需要较好的时频特性。目前常用的具备时频处理能力的信号处理方法有加窗傅里叶变换法和小波分解法两种。加窗傅里叶变换时窗和频窗的大小是一个固定值，很难确定一组合适的值定位信号突变点。相比于加窗傅里叶变换，小波分解可以根据信号的不同频率成分自动调节采样的疏密，通过伸缩平移运算对信号进行多尺度分析，经过多层分解可以实现在低频处频率细分、在高频处时间细分的效果，最后通过对信号进行重构就可以捕捉到信号的突变点[5]。因此文中选取小波分解法对逆变器故障信号进行处理。

2.2 故障信号小波分解

小波分解就是将原始信号S分成相等的两部分，a(逼近信号)和d（细节信号），然后根据所要求的分解层数继续对低频信号进行划分，高频信号不再处理。进行小波分解的要点是小波基函数的选择，目前针对小波函数的选择尚没有标准的理论依据，其主要从紧支撑性、正交性、平滑性和对称性几个标准进行选择。

在实际应用中采集的故障电流信号属于离散信号，因此需要使用离散小波进行分解。db小波由于具有正交性、紧支撑性和高常态性等优点，因此适用于电力系统信号处理[6]。对于db小波，当其消失阶数为1时即为Haar小波，此时其有明确的表达式，其他阶数均没有明确的表达式。消失阶数越大则反映信号高频细节的能力越强，阶数越小则越能反映信号的局部化特征。

联系前面进行的3种状态仿真，本文在此选用db小波对B相电流进行5层的小波分解。在MATLAB中应用小波分解和重构函数编程对相电流变化曲线进行处理，可得结果如图6、图7和图8所示。小波分解后对应状态原始信号S与各分解信号的关系为S=a5+d5+d4+d3+d2+d1。

观察图6、图7和图8可以发现，小波分解后低频信号a与原始电流信号波形较为接近，可以很好地反映原始信号的频率特性。将图7和图8与图6作对比可知，对相电流故障信号进行小波分解后，各层细节信号d均发生明显的变化，且不同故障状态下的细节信号有明显区别。因此可以利用各层细节信号的变化特征对不同故障进行区分。

图6 正常状态下B相电流的小波分解

图7 VT3开路时B相电流的小波分解

图8 VT3 和VT4 开路时B 相电流的小波分解

2.3 故障特征的提取

通过前面分析可知，当逆变器发生开路故障时，相电流故障信号经小波分解后细节信号会发生明显变化，在这个过程中细节信号自身的能量值较正常状态也会发生变化。因此，本文选取电动机细节信号的能量值作为故障特征[7]：

式中：Ei表示第i层细节信号的能量和；xk

i是第i层细节信号第k个点所具有的能量；N为小波分解的采样点数，其取决于仿真时的采样频率。按式（1）编程，求上述3种状态下A、B、C三相电流各层细节信号在0.1 s和0.2 s之间频带的能量值，结果如表1～表3所示。

表1 正常状态下细节信号的能量值

表2 VT3开路时细节信号的能量值

对比上述细节信号的能量值表可以发现，不同状态下同相电流各对应层的能量值有明显差异，且d5、d4与d3的能量之和占总能量的绝大多数，因此可以选取三相电流d5、d4和d3等3层细节信号的能量值作为故障特征。

3 结 论

1）逆变器不同的故障状态会引起电动机相电流幅值和频率发生不同程度的变化；2）故障电流经db小波分解后可以较好地反映相电流变化的时频特性；3）经小波分解的三相电流细节信号的能量值可以作为逆变器的故障特征值。