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 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、 電氣等各類設(shè)備運(yùn)行過程中 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, 通過對其狀態(tài)參數(shù)的檢測和分析, 判斷是否 存在異常和故障以及故障的位置和原因, 并對設(shè)備未 來狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。 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,通過該裝置的仿 真實(shí)驗(yàn),可以使相關(guān)專業(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 要是對三相交流輸入進(jìn)行整流;移相觸發(fā)電路主要 是用來控制晶閘管的觸發(fā)角,獲取可控的雙脈沖; 光電耦合電路來實(shí)現(xiàn)光電隔離, 并對脈沖功率放大。 電網(wǎng)的三相交流電,經(jīng)過開關(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)輸出端都接有測試孔,方便 檢測裝置內(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 任何異常現(xiàn)象。顯而易見,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、線路故障及其他。限 于篇幅,本文僅對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,其故障類型大致可以分為以下五大類:類 (001正常; 類 (010單 管 斷 路 , 具 體 包 括 6種 情 況 (010001-010110; 類 (011同相二管斷路, 具體包 括 3種情況 (011001-011011;類 (100同臂二管斷 路,具體包括 6種情況 (100001-100110;類 (101交叉二管斷路, 具體包括 6種情況 (101001-101110。 具體的詳

9、細(xì)描述見表 1:表 1 故障模式編碼表故障類別 信號(hào)標(biāo)名故障編碼故障描述類 (001正常 工作正常 T1斷 T2斷 T3斷 T4斷 T5斷 類 (010單 管斷路 T6斷 T1、 T4斷 T3、 T6斷 類 (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 (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 (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。對于間斷檢測的原理,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, 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 型對數(shù)函數(shù) logsig ,剛好滿足網(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 m 文件時(shí),為了使 P 陣與 T 陣維數(shù)匹配,需要 對二者進(jìn)行轉(zhuǎn)置處理。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程是一個(gè)不斷修正權(quán)值和閾值的過 程,通過調(diào)整,使得網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差達(dá)到最小,滿 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 對電子秤的數(shù)據(jù)采集具有簡單、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)了對電子秤數(shù)據(jù)的采集和對機(jī) 構(gòu)的控制。此方案成功應(yīng)用于汽車平衡塊

16、整形分揀 系統(tǒng)中,通過實(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 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