[发明专利]一种PMSM驱动系统逆变器开路故障在线诊断方法

说明书

本发明涉及一种PMSM驱动系统逆变器开路故障在线诊断方法，能够对多种逆变器开路故障进行在线的故障诊断和定位。引入龙伯格观测器，跟踪PMSM三相电流，从而获取三相电流观测残差作为故障诊断依据；设计采样策略，获取用于训练的原始样本集；在离线训练中，首先引入主成分分析法对原始样本集进行预处理，获得数据降维模型，之后通过训练支持向量机获得分类模型；最终将降维模型与分类模型运行在驱动系统中，实现故障的在线诊断与定位。本发明不增加硬件设备、不影响驱动控制，同时不受负载和模型参数变化的影响，且通过对实际工况的机器学习，不依赖于人工设定的诊断依据，降低了误诊的可能。

技术领域

本发明属于PMSM驱动系统故障诊断领域，涉及一种PMSM驱动系统逆变器开路故障在线诊断方法，具体涉及一种基于观测器与机器学习的PMSM驱动系统逆变器开路故障在线诊断方法。

背景技术

在现代工业生产及国防工业领域中，永磁同步电机因其响应快、功率密度高、效率高等优点得到了十分广泛的应用。而随着其应用越来越广泛，实际应用中对永磁同步电机驱动系统的可靠性也提出了更高的要求。在永磁同步电机驱动系统中，逆变器包含电力电子器件及其驱动电路，是数字控制与功率输出结合最紧密的环节，也是故障类别多样且故障发生频繁的薄弱环节。

逆变器中功率器件的故障形式可以分为开路故障与短路故障两类。由于错误的驱动信号、过压击穿、热击穿等原因造成的桥臂直通短路故障将对系统造成极大的危害甚至直接损坏逆变器，因此针对短路故障需要硬件设计响应快速的保护电路，或者采用加装热熔丝的方式将短路故障转换为开路故障。对于由结温过高器件损坏、驱动信号丢失、连接不良等情况造成的开路故障，不会立刻导致系统严重损害且不能触发常用的系统保护机制，但由于某一功率管或者某几个功率开路而造成的电流不平衡和转矩脉动会对作动系统造成二次损伤。因此对于逆变器各种形式下开路故障的研究成为逆变器故障研究的重点。

目前，在针对逆变器开路故障的诊断方法中，主要的诊断方法有基于电压电流信号的方法、基于模型的方法、数据驱动的方法。

专利申请号CN201910281011.4公开了一种基于电流信号的逆变器开路故障诊断方法，计算得到采样时刻三相电流绝对值之和的标幺值，将此标幺值与预设阈值进行比较，判断是否发生开路故障，并通过相电流极性进行故障定位。专利申请号 CN201711287150.5通过两相旋转坐标系下电流矢量的取值范围进行开路故障的诊断。基于电流信号分析的方法在电流幅值较小或者采样精度较低的应用场合下应用受限，且作为诊断标准的预设阈值受负载变化影响较大。

专利申请号CN201811102120.7与专利申请号CN201910725088.6，分别公开了基于滑模观测器与差动电流观测器的两种基于模型的开路故障诊断方法。通过构建状态观测器获取电流观测残差，之后通过与阈值的比较进行残差信号的评估与故障诊断的决策。虽然通过残差与阈值的判断可以较好的避免由于信号质量不佳引起的误判，但依赖于系统数学模型使得在应用中阈值存在设定不当的问题，无法很好地适应电驱动系统的实际工作情况，造成误警率较高。专利申请号CN201310743597.4中通过混杂系统电流观测器进行电流残差的获取，但存在同样的上述问题。

专利申请号CN201910404744.2公开了一种基于优化支持向量机的三电平逆变器开路故障诊断方法，以钳位二极管两端的电压信号为故障诊断的依据，使用一种优化支持向量机构造分类器，对开路故障进行诊断和分类。专利申请号CN201910668544.8 公开了一种以逆变器三相电流信号为故障诊断的依据，通过BP神经网络进行故障诊断与分类的方法。数据驱动的方法摆脱了系统数学模型的限制，且采用分类器可以将诊断和定位同步进行。然而，数据驱动方法需要合理的设置训练输入集的数据种类以及输入集大小，以兼顾训练成本和最终的训练结果。另一方面，目前用于学习的数据通常直接由信号采样获取，依然存在基于电压电流信号方法中相似的问题。

发明内容

要解决的技术问题