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基于鍵合圖的參數(shù)不確定性魯棒故障診斷

SwM2_ChinaAET ? 來(lái)源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-03-16 09:29 ? 次閱讀

電力電子設(shè)備作為電力系統(tǒng)的關(guān)鍵部件,通常表現(xiàn)為連續(xù)性和離散型相互作用的混雜特性,對(duì)電力系統(tǒng)的可靠性具有重要影響。電力電子裝置結(jié)構(gòu)日漸復(fù)雜,其故障類(lèi)型也越來(lái)越多,為確保電力電子裝置安全、可靠、高效地運(yùn)行,對(duì)其進(jìn)行故障診斷研究并提高故障診斷準(zhǔn)確率至關(guān)重要。

現(xiàn)階段故障診斷方法主要分為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和基于模型的故障診斷方法,前者需要大量的歷史數(shù)據(jù)作為先驗(yàn)知識(shí),后者需要建立系統(tǒng)的準(zhǔn)確物理模型。而在基于模型的故障診斷中,往往沒(méi)有考慮系統(tǒng)的參數(shù)不確定性,容易造成誤報(bào)警。為解決這一問(wèn)題,Armengol J等運(yùn)用區(qū)間算法研究故障檢測(cè)與診斷。Henry和Zolghari提出線(xiàn)性分式變換不確定性模型的濾波器方法進(jìn)行殘差生成和估計(jì)。Ilyas Rahal M等人建立線(xiàn)性分式變換的混雜鍵合圖模型進(jìn)行魯棒故障檢測(cè)與隔離。

本文針對(duì)混雜系統(tǒng)的參數(shù)不確定性,提出運(yùn)用BG-LFT建立系統(tǒng)參數(shù)不確定性DHBG模型,通過(guò)DHBG產(chǎn)生魯棒殘差和自適應(yīng)閾值,以減少故障診斷的誤報(bào)率。通過(guò)仿真來(lái)驗(yàn)證所提出方法在逆變器魯棒故障診斷中的有效性。

1 基于鍵合圖的系統(tǒng)不確定性建模

1.1 線(xiàn)性分式變換形式

線(xiàn)性分式變換(Linear Fractional Transformation,LFT)由Redheffer學(xué)者于1960年提出,在多變量不確定系統(tǒng)的魯棒控制合成領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。具有把系統(tǒng)解耦成確定部分和不確定部分的優(yōu)點(diǎn),是解決結(jié)構(gòu)奇異值問(wèn)題的有力工具,為構(gòu)造系統(tǒng)的參數(shù)不確定模型提供了有效的途徑。模型的LFT結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。確定部分用增廣矩陣M表示,矩陣Δ表示所有的不確定性部分(結(jié)構(gòu)的、非結(jié)構(gòu)的參數(shù)或建模不確定、測(cè)量噪音等)。w和z分別表示系統(tǒng)的輔助輸入和輔助輸出;u和y分別表示系統(tǒng)的真實(shí)輸入和真實(shí)輸出。

1.2 參數(shù)不確定性的鍵合圖建模

運(yùn)用鍵合圖理論進(jìn)行參數(shù)不確定性魯棒故障診斷,通過(guò)建立系統(tǒng)的診斷鍵合圖模型,可將解析冗余關(guān)系(Analytical Redundancy Relation,ARR)解耦為確定部分ARRn=f(SSe,SSf,Se,Sf,MSe,MSf,u,θn)和不確定部分bn=f(SSe,SSF,δθθn)。其中,一個(gè)ARR表示為依賴(lài)系統(tǒng)參數(shù)(θ)的約束,SSe和SSf是檢測(cè)器對(duì)偶化后的測(cè)量,(Se,Sf,MSe,MSf,u)分別表示已知輸入,θn是標(biāo)稱(chēng)參數(shù),δθ是參數(shù)的不確定性。ARR的確定部分計(jì)算殘差,不確定部分計(jì)算實(shí)時(shí)閾值。

參數(shù)的不確定性δθ可表示為加性或乘性形式,如式(1):

其中Δθ和δθ=(Δθ)/θn分別表示為相對(duì)于參數(shù)θn標(biāo)稱(chēng)值的絕對(duì)偏差和相對(duì)偏差。

阻抗性R元件的乘性不確定性如圖2。

阻抗型R元件的不確定性表示如下:

其中Rn、δR、ΔR、eR、fR分別表示R元件的標(biāo)稱(chēng)值、乘性不確定性、加性不確定性、勢(shì)和流。wR表示加入?yún)?shù)不確定性后勢(shì)的虛擬輸入。

鍵合圖模型中的“-”表示半定向箭頭的源指向相應(yīng)的結(jié)點(diǎn)。符號(hào)De*和Df*是虛擬傳感器。其他元件的乘性不確定性參照阻抗性R元件。

2 魯棒解析冗余關(guān)系和殘差估計(jì)

通過(guò)以下3個(gè)步驟得到系統(tǒng)的魯棒ARR:

(1)為避免模型的未知初始條件,鍵合圖模型優(yōu)先分配微分因果關(guān)系。

(2)基于覆蓋因果路徑,0和1結(jié)點(diǎn)至少包含一個(gè)傳感器??赏茖?dǎo)ARR方程如下:

3 參數(shù)性故障診斷實(shí)例仿真

3.1 診斷鍵合圖模型

單相全橋逆變器共有2個(gè)橋臂,可以看成由兩個(gè)半橋電路組合而成。把V1和V4作為一對(duì),V2和V3作為一對(duì),成對(duì)的兩個(gè)IGBT同時(shí)導(dǎo)通,兩對(duì)IGBT交替導(dǎo)通180°,結(jié)構(gòu)如圖3所示。

對(duì)單相全橋逆變器進(jìn)行故障診斷,需建立其對(duì)應(yīng)的診斷鍵合圖模型。因此,通過(guò)引入虛擬勢(shì)(流)傳感器將鍵合圖模型中的電壓(電流)作為輸入,且在診斷模型中需盡可能地將傳感器進(jìn)行對(duì)偶化處理。而有些傳感器不能產(chǎn)生解析冗余關(guān)系,不需要將其對(duì)偶化。根據(jù)上述分析,為系統(tǒng)重新分配因果關(guān)系,建立單相全橋逆變器的故障診斷鍵合圖模型,如圖4所示。

3.2 魯棒解析冗余關(guān)系

根據(jù)圖4所示的診斷鍵合圖模型,從而可得到魯棒ARR分別的兩個(gè)分離部分:

其中,Se是已知輸入,SSei和SSfi是檢測(cè)器對(duì)偶化后的測(cè)量,w1/Roni、w1/Roffi和wRoffi是各元件參數(shù)所對(duì)應(yīng)的虛擬輸入,δRoffi、δ1/Roffi和δ1/Roni是各元件參數(shù)的乘性不確定性。

3.3 仿真結(jié)果

當(dāng)系統(tǒng)無(wú)故障時(shí),殘差的值近似等于零或者處于小幅度的波動(dòng)狀態(tài)但不超過(guò)閾值的上下界限。若系統(tǒng)中對(duì)故障敏感的殘差明顯偏離零值甚至超過(guò)閾值的范圍,則認(rèn)為系統(tǒng)中有故障發(fā)生并給以報(bào)告。如果殘差在(-δθ,δθ)范圍內(nèi),由元器件參數(shù)不確定性對(duì)系統(tǒng)或者殘差造成影響不應(yīng)該造成報(bào)警,此時(shí)不認(rèn)為系統(tǒng)或者元器件發(fā)生了故障。

在仿真中,參數(shù)的不確定性系數(shù)δθ為0.05。仿真結(jié)果如圖5和圖6所示。圖5表示在系統(tǒng)無(wú)故障和所有參數(shù)不確定時(shí),殘差全為0。如果殘差超過(guò)閾值,則系統(tǒng)故障。引入元件Ron1參數(shù)性故障,分析解析冗余關(guān)系可知?dú)埐顁1、r2和r4對(duì)此故障敏感,從圖6可看出,殘差r1、r2和r4明顯超過(guò)自適應(yīng)閾值范圍,觸發(fā)故障警報(bào),Ron1故障被有效地檢測(cè)出。

4 結(jié)論

本文針對(duì)混雜系統(tǒng)中存在參數(shù)不確定性,傳統(tǒng)的故障診斷方法無(wú)法減少誤報(bào)警的問(wèn)題,提出運(yùn)用BG-LFT建立系統(tǒng)參數(shù)不確定DHBG模型,結(jié)合自適應(yīng)閾值評(píng)價(jià)殘差,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行魯棒故障診斷,能準(zhǔn)確檢測(cè)出系統(tǒng)故障,有效降低誤報(bào)率,并在單相全橋逆變器中得到了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法是有效的。

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原文標(biāo)題:【學(xué)術(shù)論文】基于鍵合圖的參數(shù)不確定性魯棒故障診斷

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