小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在三相橋式全控整流裝置故障診斷中的應(yīng)用

1、PE 電力電子 2007年第 1期30 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在三相橋式 全控整流裝置故障診斷中的應(yīng)用李玉超 高沁翔 馮 楠(北京交通大學(xué)電氣工程學(xué)院,北京 100044摘要 本文在自行研制的三相橋式全控整流裝置的基礎(chǔ)上,引入小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手段對(duì) 實(shí)驗(yàn)裝置進(jìn)行特征向量的提取和故障模式的識(shí)別,為實(shí)驗(yàn)裝置設(shè)計(jì)一個(gè)故障智能診斷系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn) 對(duì)裝置故障的快速、準(zhǔn)確診斷。關(guān)鍵詞:整流裝置;小波分析;BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);故障診斷The Application of Wavelet Neural Network in The Fault Diagnosis ofThree-Phase Bridge Full-Con

2、trol Rectification DeviceLi Yuchao Gao Xingxiang Fei Nan(School of Electrical Eng., Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China Abstract Based on the developed three-phase full-control rectification device, this paper introduces measures of wavelet analysis and neural network to acquire the f

3、ault characteristics and identify the fault modes of the device. Then, an intelligent diagnosis system is built to diagnose faults of the device quickly and exactly.Key Words: Rectification Device; Wavelet Analysis; BP Neural Network; Fault Diagnosis1 引言設(shè) 備 診 斷 技 術(shù) (Machine Condition Diagnosis Techn

4、ique 是一門(mén)包含很多新科技內(nèi)容的綜合技術(shù)。 其基本原理是根據(jù)機(jī)械、 電氣等各類(lèi)設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中 產(chǎn)生的各種信息, 判斷設(shè)備運(yùn)行是否發(fā)生了異常。 它 能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備在帶負(fù)荷運(yùn)行時(shí)或基本上在不拆卸的 情況下, 通過(guò)對(duì)其狀態(tài)參數(shù)的檢測(cè)和分析, 判斷是否 存在異常和故障以及故障的位置和原因, 并對(duì)設(shè)備未 來(lái)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 它具體包括檢查和發(fā)現(xiàn)異常、 診斷 故障狀態(tài)和部位、分析故障類(lèi)型三個(gè)基本環(huán)節(jié)。三 相全控整流電路的整流負(fù)載容量較大,輸出 直流電壓脈動(dòng)較小,是目前應(yīng)用最為廣泛的整流電 路。本文的研究對(duì)象是自行研制的全工況仿真發(fā)電 機(jī)勵(lì)磁控制的三相橋式全控電路,通過(guò)該裝置的仿 真實(shí)驗(yàn),可以使相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員

5、、在校學(xué)生很好地掌 握發(fā)電機(jī)勵(lì)磁裝置及電力電子電路、器件的工作特 性。 在此基礎(chǔ)上, 采用故障診斷領(lǐng)域的新興技術(shù) 小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)整流裝置進(jìn)行故障診斷,以便快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)并定位故障,縮短維修時(shí)間,提高實(shí)驗(yàn)效率。 2 整流實(shí)驗(yàn)裝置的簡(jiǎn)介圖 1 三相橋式全控整流裝置的總體設(shè)計(jì)原理框圖如 圖 1,裝置分為三大部分:整流主電路、觸 發(fā)移相控制電路、光電耦合隔離電路。整流電路主 要是對(duì)三相交流輸入進(jìn)行整流;移相觸發(fā)電路主要 是用來(lái)控制晶閘管的觸發(fā)角,獲取可控的雙脈沖; 光電耦合電路來(lái)實(shí)現(xiàn)光電隔離, 并對(duì)脈沖功率放大。 電網(wǎng)的三相交流電,經(jīng)過(guò)開(kāi)關(guān)和保險(xiǎn)盒之后,一端電氣技術(shù)PE 電力電子 2007年第

6、1期 31輸入到三相變壓器進(jìn)行降壓,另一端輸入到同步變 壓器進(jìn)行采樣。 降壓之后的三相電 (36V 作為整流 電路的輸入端,經(jīng)同步變壓器采樣的電壓作為觸發(fā) 電路的輸入端,觸發(fā)電路外接一個(gè)直流電源來(lái)驅(qū)動(dòng) 觸發(fā)電路內(nèi)部的芯片;光電耦合電路加在整流電路 和觸發(fā)電路之間進(jìn)行光電隔離和功率放大;在觸發(fā) 電路和整流電路的各個(gè)輸出端都接有測(cè)試孔,方便 檢測(cè)裝置內(nèi)部各個(gè)工作點(diǎn)的波形。3 整流實(shí)驗(yàn)裝置的故障故 障可以理解為系統(tǒng)中至少有一個(gè)重要變量或特性偏離了正常范圍,使得系統(tǒng)表現(xiàn)出所不期望的 任何異?，F(xiàn)象。顯而易見(jiàn),三相橋式全控整流實(shí)驗(yàn) 裝置的故障主要包括以下四種:整流電路故障; 觸發(fā)電路故障 (主芯片 KC0

7、4、 KC41發(fā)生故障 ; 隔離電路故障 (光耦 4N26發(fā)生故障 ; 三相交流 給電故障、線(xiàn)路故障及其他。限 于篇幅,本文僅對(duì)整流裝置的核心電路 整流電路部分進(jìn)行故障智能診斷研究。整流電路故 障診斷的方法較多,有特征函數(shù)法、沃爾什分析法、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、參數(shù)估計(jì)法和頻譜分析法等。本文采 用小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法對(duì)裝置故障進(jìn)行 診斷,使用該方法有兩個(gè)前提條件:(1整流電路中,晶閘管開(kāi)路、串接熔斷器熔 斷、觸發(fā)脈沖丟失等造成整流橋臂不導(dǎo)通的故障, 統(tǒng)稱(chēng)為晶閘管故障;(2 考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別能力及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的 簡(jiǎn)化,最多同時(shí)有兩個(gè)晶閘管發(fā)生故障。據(jù)統(tǒng)計(jì), 80%的控制系統(tǒng)失效都是源于元器件 的

8、故障,元器件的故障大都表現(xiàn)為短路與斷路,而 短路造成電流增大必然導(dǎo)致斷路,所以本文主要研 究整流裝置中晶閘管的斷路故障。4 故障模式的編碼圖 2 三相橋式全控整流電路裝 置的整流電路部分原理示意圖如圖 2,其故障類(lèi)型大致可以分為以下五大類(lèi):類(lèi) (001正常; 類(lèi) (010單 管 斷 路 , 具 體 包 括 6種 情 況 (010001-010110; 類(lèi) (011同相二管斷路, 具體包 括 3種情況 (011001-011011;類(lèi) (100同臂二管斷 路,具體包括 6種情況 (100001-100110;類(lèi) (101交叉二管斷路, 具體包括 6種情況 (101001-101110。 具體的詳

9、細(xì)描述見(jiàn)表 1:表 1 故障模式編碼表故障類(lèi)別 信號(hào)標(biāo)名故障編碼故障描述類(lèi) (001正常 工作正常 T1斷 T2斷 T3斷 T4斷 T5斷 類(lèi) (010單 管斷路 T6斷 T1、 T4斷 T3、 T6斷 類(lèi) (011同 相二管斷路 T5、 T2斷 T1、 T3斷 T1、 T5斷 T3、 T5斷 T4、 T6斷 T2、 T4斷 類(lèi) (100同 臂二管斷路 T2、 T6斷 T1、 T6斷 T1、 T2斷 T3、 T4斷 T3、 T2斷 T5、 T4斷 類(lèi) (101交 叉二管斷路 T5、 T6斷5 故障特征向量的提取與處理裝 置中整流電路晶閘管的斷路故障必然表現(xiàn)為 輸出電壓信號(hào)的間斷,即輸出信號(hào)是兩

10、種不同頻率 信號(hào)的組合。對(duì)于間斷檢測(cè)的原理,我們可以理解 為:間斷點(diǎn)是高頻信息,比普通信號(hào)的頻率要高出 很多。此外,整流裝置多帶感性負(fù)載,輸出電流波 形變化平緩,而電壓信號(hào)更便于識(shí)別。鑒于此,本 文首先利用 MATLAB/Simulink工具建立三相全控 整流電路的仿真模型(如圖4所示 ,為方便起見(jiàn), 觸發(fā)電路用 PWM 六脈沖發(fā)生器代替,而 Demux 與 Mux 模塊是為了便于模擬各個(gè)晶閘管的斷路故障。 然后利用小波工具箱的 GUI 軟件平臺(tái),選取 db3小 波對(duì)電壓信號(hào)進(jìn)行 6層分解。故障特征向量的提取方法不一,本文以各尺度分 解系數(shù)的最大值為特征數(shù)據(jù)加以研究。具體來(lái)講,在 小 波 分

11、解 尺 度 圖 中 , 利 用 GUI 平 臺(tái) 的 統(tǒng) 計(jì) 功 能 (Statistics按鈕 得出近似系數(shù) a6, 細(xì)節(jié)系數(shù) d 1、 d 2、 d 3、電氣技術(shù)2007年第 1期32 d 4、 d 5、 d 6的最大值。為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算速度, 將數(shù)據(jù)作歸一化處理, 令 PS=6221/21(6 ( i a di =+, 則得出 故 障 特 征 向 量 P=a6/PS d1/PS d2/PS d3/PSd 4/PS d5/PS d6/PS,作為 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量。 圖 4 裝置中整流電路仿真模型圖6 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立、訓(xùn)練與測(cè)試神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的處理單元 (神經(jīng)元 互相連

12、接而成的網(wǎng)絡(luò)。其中 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Back-Propagation Neural Network是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò), 包括輸入層、 中間層 (隱層 與輸出層, 上下層之間實(shí) 現(xiàn)全連接,而每層神經(jīng)元之間無(wú)連接。當(dāng)一組學(xué)習(xí) 樣本提供給網(wǎng)絡(luò)后,神經(jīng)元的激活值從輸入層經(jīng)各 中間層向輸出層傳播,在輸出層的各神經(jīng)元處獲得 網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)。接著按照減少目標(biāo)輸出與實(shí)際誤 差的方向,從輸出層經(jīng)過(guò)各中間層逐層修正各連接 權(quán)值,最后回到輸入層,這就是所謂的 “ 誤差逆?zhèn)鞑?算法 ” ,即 BP 算法的原理。網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù) n 1為 7個(gè),輸出層神 經(jīng)元個(gè)數(shù) 6個(gè),隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式為

13、 n 2=2 n1+1=15個(gè)。網(wǎng)絡(luò)的輸入向量范圍為 0, 1,隱 含層的傳遞函數(shù)采用 S 型正切函數(shù) tansig , 輸出層傳 遞函數(shù)采用 S 型對(duì)數(shù)函數(shù) logsig ,剛好滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)輸 出模式為 0-1的輸出要求。輸入向量 P=0.9999 0.0143 0.0061 0.00430.0026 0.0012 0.0008;0.9997 0.0194 0.0081 0.0065 0.0041 0.0020 0.0014;·· ·· ·· ·· ·· ··0.9997 0.

14、0190 0.0094 0.0081 0.0052 0.0027 0.0018;0.9997 0.0179 0.0083 0.00780.0049 0.0024 0.0016為 22x7矩陣。目標(biāo)向量 T=0 0 1 0 0 1; 0 1 0 0 0 1; 0 1 0 0 1 0; 1 0 1 1 1 0為 22x6矩陣。 注意:利用 MATLAB 編寫(xiě) m 文件時(shí),為了使 P 陣與 T 陣維數(shù)匹配,需要 對(duì)二者進(jìn)行轉(zhuǎn)置處理。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程是一個(gè)不斷修正權(quán)值和閾值的過(guò) 程,通過(guò)調(diào)整,使得網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差達(dá)到最小,滿(mǎn) 足 實(shí) 際 應(yīng) 用 的 要 求 。 訓(xùn) 練 函 數(shù) trainlm 是 利 用 L

15、evenberg-Marquardt 算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的,采用 該函數(shù)并設(shè)置適當(dāng)?shù)挠?xùn)練次數(shù)與性能誤差,對(duì)已建 立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,結(jié)果如圖 5: 圖 5 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果示意圖(下轉(zhuǎn)第 36頁(yè)電氣技術(shù)多狀態(tài)指示燈 3:讀 Y5多狀態(tài)指示燈 4:讀 Y4多狀態(tài)指示燈 5:讀 S22多狀態(tài)指示燈 6:讀 S23多狀態(tài)指示燈 7:讀 Y7數(shù)值顯示 1: 讀 D456結(jié)論P(yáng)LC 對(duì)電子秤的數(shù)據(jù)采集具有簡(jiǎn)單、實(shí)用以及 可靠的特點(diǎn),而觸摸屏可以有效的減少所需的 PLC 點(diǎn)數(shù)且能實(shí)現(xiàn)過(guò)程監(jiān)控,提高控制效率,從而在成 本較低的條件下實(shí)現(xiàn)了對(duì)電子秤數(shù)據(jù)的采集和對(duì)機(jī) 構(gòu)的控制。此方案成功應(yīng)用于汽車(chē)平衡塊

16、整形分揀 系統(tǒng)中,通過(guò)實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明,系統(tǒng)工作可靠穩(wěn) 定,各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)均達(dá)到了設(shè)計(jì)要求,實(shí)現(xiàn)了汽車(chē) 平衡塊的整形與分揀。參考文獻(xiàn)1 董淑冷 .PLC 在自動(dòng)分揀系統(tǒng)中的應(yīng)用 J.機(jī)床與液 壓 .2005(52 張桂香 , 張志軍 .PLC 的選型與系統(tǒng)配置 J.微計(jì)算機(jī) 信息(測(cè)控自動(dòng)化 .2005,21(73 周青等 . 基于 PLC 和觸摸屏同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁調(diào)節(jié)器 J.大眾用電 .2005(64 邱公偉 , 趙立 .PLC 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其通信機(jī)制分析研究 J.化工自動(dòng)化及儀表 .1997(65 顧敏 .PLC 上位機(jī)通信功能的二次開(kāi)發(fā) J . 電子與自 動(dòng)化 .1993(56 張崇智 .PC 與三菱 FX2N 型 PLC 串口通信的實(shí)現(xiàn) J.機(jī) 床電器 .2005(37 隋靜嬋,劉就女,段念 . 基于圖模型的高爐氣采樣仿 真系統(tǒng) J.工程圖學(xué)學(xué)報(bào) .2005(4 7結(jié)論本 文介紹了