基于小波分析和隨機森林算法的變流器電路故障診斷研究

李明昆 宋丹妮

（西華大學電氣與電子信息學院，成都 610039）

?

基于小波分析和隨機森林算法的變流器電路故障診斷研究

李明昆 宋丹妮

（西華大學電氣與電子信息學院，成都 610039）

針對變流器電路中電力電子器件的故障特性，利用小波分析對采集的數據進行去噪，運用隨機森林算法對變流器電路故障類別進行診斷，并與單一隨機森林故障診斷方法進行對比。仿真與實驗結果分析表明，提出的方法在變流器故障診斷中具有較強的抗噪能力和較高的正確診斷率，尤其在干擾噪聲較大時效果明顯，在實際工程解決變流器電路故障診斷問題上具有良好的實用價值。

變流器電路；小波分析；隨機森林；故障診斷

目前隨著現代電力系統的智能化、復雜化，經過整流及逆變技術處理的電能在整個國民經濟的耗電量中所占比例越來越大。尤其是在最近熱門研究領域的可再生能源發電、高壓直流輸電、柔性交流輸電、儲能裝置、V2G、用戶電力技術等應用廣泛[1-3]。這些含有變流電路的裝置一旦發生故障，將造成十分嚴重的后果，為確保其安全性和可靠性，對變流器電路進行故障診斷具有十分重要的意義[4]。

診斷故障的方法可以分為基于特征提取和基于模式識別的兩類方法[5]。前者方法大多使用數學模型變換獲取功率譜，主要有參數估計法和殘差法等，但由于對象的精確數學模型很難獲得，故通用性不強[6-7]；而后者方法較豐富且實用性強，其中神經網絡由于其強大的自學習能力被廣泛應用于變流器電路的故障診斷中，但神經網絡識別方法存在在訓練時容易陷入最小極值、過擬合等缺點[8-10]；此外SVM機作為一種小樣本的概率學習方法也被應用到故障診斷中，但由于其自身特點，在分類類別較多時，SVM方法速度較慢，占用資源大，不利于在線算法的實現[11-12]。

隨機森林算法是一種基于模式識別的學習算法，通過樣本訓練，生成多個含有樣本特征的隨機決策樹，其從而可對故障進行診斷。隨機森林具有很高的分類能力、調整參數少和運算速度快等優點。考慮噪聲干擾對算法診斷正確率的影響，提出了小波分析與隨機森林算法有效結合的方法，用于對整流電路電力電子器件進行故障診斷，仿真和實驗結果驗證了所提方法的正確性。

1　隨機森林算法

隨機森林算法（Random Forests，RF）是由Leo Breiman[13]于2001年在結合了Bagging集成學習[14]和CART決策樹算法[15]的基礎上提出的一種組合回歸和分類算法，其實質是一個包含多個決策樹的分類器。隨機森林算法的計算過程主要包括以下兩個部分：Bootstrap法重采樣產生訓練集和隨機森林的生長。

1.1Bootstrap法重采樣

隨機森林算法應用 Bootstrap法重采樣[16]產生多個訓練集，這種重采樣方法可以無需預先知道待估計參數的先驗信息，而只需要通過少量的樣本就可以估算出參數的分布特征。設集合P中含有n個不同的樣本{x1, x2, x3, …, xn}，若每次有放回地從集合P中抽取一個樣本，一共抽取n次，形成新的集合P*，則集合P*中不包含某個樣本xi(i=1, 2, …, n)的概率為

當n趨近于無窮大時，有f=e?1≈0.368，故新集合P*的樣本總數與原集合P的樣本總數都為n，但新集合P*中可能包含了重復的樣本，因為是有放回的重采樣方式，若除去重復的樣本，新集合P*中大約只包含63.2%的樣本。隨機產生的t個訓練集p1, p2, …, pt，試驗證明這種隨機有放回的采樣方式基本能包括訓練樣本的全部信息。

1.2隨機森林的生長

使用Bootstrap方法對訓練樣本P(i×j)進行隨機重采樣后，生成t個新的訓練集p1, p2,…, pt（n×j, 0＜n＜i），采用隨機選取分裂屬性集的方法構建決策樹，隨機森林生長的基本思路如圖1所示。

圖1　隨機森林的生長過程

決策樹的生成過程步驟[16]如下。

1）基于每一個自助樣本pt，使用完全分裂的方式構建一棵決策樹，如圖2所示。具體方式如下：隨機挑選m（0＜m＜j）個特征，在樹的每個內部節點處按照Gini不純度最小的原則從中選出一個分類效果最好的特征 xi，將該節點分為兩個分支。Gini不純度最小的原則為

式中，P(i)表示每一類占總類數的比例，值越大表示越“不純”，相反越小表示“純”。

圖2　決策樹結構

對樹的每個節點重復上述分裂方法，直到這棵決策樹能準確的分類全部訓練數據，或樹中每個節點的不純度都達到最小。每個自助樣本生長為單棵分類樹，該自助樣本是單棵分類樹的全部訓練數據。

2）分類樹不進行剪枝操作，直到這棵樹能準確地分類訓練集或所有屬性都已被使用，這樣就可以達到低偏差和高差異而要充分生長，使得每個節點的不純度達到最小目的。

重復以上步驟 t次可生成 t棵決策樹 Ct，這 t課決策樹就組成了隨機森林。每棵樹都完整成長，且每一棵決策樹之間是沒有關聯，可避免過擬合的產生。

通過樣本訓練得到的隨機森林，每一棵樹包含的信息很弱，但含 t棵決策樹的森林就具有強大的分類能力。如圖3所示，對于每個測試樣本，用決策樹進行測試，得到每個決策數對應的類別 C1(n), C2(n), …, Ct(n)。最后采用投票的方式，票數最高的一個類別即為該測試樣本所對應的類別。

圖3　測試過程

2　小波分析

2.1小波去噪介紹

一個含噪聲的一維信號模型為

式中，s(t)為原始信號；e(t)為噪聲。

小波去噪模型根據信號和噪聲的小波系數在不同尺度下有不同的特征表現為基本依據。一個含噪聲信號的高頻系數分量是f和噪聲信號e的高頻系數疊加，根據噪聲和信號的不同小波變換特性，可以對信號進行降噪處理[17]。

2.2小波閾值去噪

Donoho提出的小波閾值去噪方法是工程中應用最廣泛的方法之一[17]。如式（3），對f(t)作小波變換得到的小波系數由兩部分租成：有用信號的能量對應著幅值較大的小波系數，噪聲的能量則對應著幅值較小的小波系數，分散在小波變換后的所有系數中。

閾值函數：

式中，wj,k和分別代表經過去噪處理前后的小波變換系數，閾值λ取值為λ=σ2lg(M)，其中σ=樣是對噪聲水平的估計值，M為信號的長度。對含噪信號進行小波分解后，用門限閾值對小波系數進行處理，最后將閾值化處理后的小波系數進行小波反變換得到去噪信號。

3　變流器電路故障診斷

3.1變流裝置器件故障

調查顯示，變流器中二極管、晶閘管、場效應管等開關元件屬于易損壞器件，發生的故障大多源于元器件的老化、損壞或觸發脈沖的丟失。一般情況下考慮電力電子器件會出現0個、1個、2個同時故障這三種狀態。以3相6脈沖整流器（見圖4）為故障診斷對象，包括5大類的22小類故障類型。具體不同故障對應編號見表1。

圖4　3相6脈沖整流主電路

3.2診斷步驟

利用采集的故障特征樣本訓練隨機森林，對未知故障進行小波分析去噪，將去噪后的測試樣本輸入到隨機森林中，診斷出故障類別并判斷其正確診斷率。具體步驟如下。

表1　22種故障類別編號

（1）對變流器裝置中的各類故障進行仿真，獲取電路故障信息的原始數據，并對提取的數據作歸一化處理，以取消各維數據之間的數量級差別，避免造成測試誤差較大的情況，文中隨機森林的輸入均通過歸一化處理。本文使用數據歸一化方法中的最大最小法：

式中，xmin表示數據序列中的最小值；xmax為序列中的最大值。

（2）利用采集的原始數據形成訓練樣本，利用表1中編號生成期望輸出。按圖1所示進行訓練，形成含有多棵決策樹的隨機森林，建立起整流器電路故障診斷的隨機森林分類器。

（3）運用小波分析對收集到的含噪數據進行去噪處理，形成測試樣本，作為隨機森林分類器診斷時的輸入。

（4）如圖3所示，將測試樣本輸入到隨機森林中，由各個決策樹對故障進行判別與分類，測試故障類別，并與期望輸出進行對比，判斷診斷結果的正確性。

3.3仿真分析

在Matlab下進行仿真分析。按圖4電路圖搭建，得到 3相 6脈沖整流器故障模型。輸入端為工頻220V的三相交流電壓，負載端為300Ω純電阻負載，利用示波器在每個周期內提取直流端電壓值，采樣頻率為 fs=104Hz。在故障設定時考慮晶閘管觸發角度的影響，分別在觸發角α 為0°和30°時進行采樣，每種觸發角情況下對每一類電路故障采樣10個周期共10組直流端電壓，生成220個故障樣本作為原始數據。

通過仿真可得到22種故障下的仿真波形。考慮到每一大類下的故障波形為同時間軸上的平移，波形形狀相同，圖5只給出了每大類下的一種故障波形。

采用以上提出的小波閾值降噪和隨機森林算法相結合的方法，首先對原始數據進行歸一化處理，作為隨機森林的訓練樣本，生成含500棵隨機決策樹組成的隨機森林分類模型。將無加噪、5%、10%、15%、20%和 50%的噪聲情況下的數據歸一化后作為測試樣本，分別輸入到隨機森林分類模型中進行測試，得到測試輸出；將經過小波分析降噪后的數據作為測試樣本，輸入到隨機森林分類模型中進行測試，可得到基于小波分析和隨機森林算法的測試輸出。對比期望輸出，得到表2中3相6脈沖整流電路故障正確診斷率。

圖5　整流電路5種故障波形

將基于小波分析和隨機森林算法故障診斷得到的結果與單一隨機森林算法結果相對比，可知本文方法對變流器中電力電子器件多類別的故障形式有更好的故障診斷效果。對比結果見表 2，試驗結果表明該方法有效的提高了故障正確診斷率及抗噪性，尤其在噪聲干擾強度較大時效果更加明顯，從而提高了算法的故障診斷識別能力。

表2　診斷正確率

3.4實驗分析

實驗電路中用二極管代替晶閘管，相當于晶閘管觸發角α 為 0°時，各晶閘管在自然換相點換相的情況，模擬整流器電路故障時可通過設置二極管正向支路的關斷實現[18]。具體實驗方案為：按照圖4整流電路原理搭建實驗平臺，每個二極管正向端串聯一個開關元件，構成整流器故障診斷實驗的故障發生電路；輸入端接入接觸調壓器，調壓器輸入為工頻 380V電壓，輸出范圍為 0～430V，作為整流器的輸入電壓；輸出端負載選用阻值為300Ω電阻負載，與數字示波器并聯。見表1，分別對22種故障類別通過開關關斷進行模擬，當故障發生時使用數字示波器測試負載端的輸出電壓并記錄波形，與圖5中仿真波形相對應，實驗波形如圖6所示。

圖6　實驗5種故障波形

利用數字示波器的數據存儲功能，對數據進行采樣頻率為fs=104Hz的電壓值提取，并對實驗采集的數據進行歸一化處理，分別輸入到單一隨機森林算法與小波分析和隨機森林算法相結合的算法中進行診斷，隨機森林算法對實驗故障正確診斷率為76.82%；基于小波分析和隨機森林算法的實驗故障正確診斷率為95.91%。由此可見，利用小波分析和隨機森林算法相結合的變流器電路故障診斷在實際應用中具有很高的故障正確診斷率，尤其在輸入樣本含有噪聲的情況下，具有較高的故障診斷識別能力。

4　結論

噪聲的干擾對變流器電路故障診斷會產生一定的影響，尤其在一些惡劣環境下發生故障也需要及時準確地識別故障及其類別，并作出相應處理。本文提出的小波分析與隨機森林算法相結合的故障診斷方法有較強的抗噪能力，能很好的從含噪聲的信號中提取有效數據，準確高效的對變流器電路中的各類故障進行診斷，試驗結果表明本文方法有較高的正確診斷率，具有實際應用價值。

[1] Boban I, Kilchenmann P. A modern tests facility for large power electronics components[J]. ABB Review, 1993, 7(6): 29-35.

[2] Tso SK, Liang Jun, Zhou Xiaoxin. Coordination of TCSC and SVC for improvement of power system performance with NN-based parameter adaption[J]. Electrical Power&Energy Systems, 1999, 21(14): 235-244.

[3] 湯廣福, 溫家良, 賀之淵, 等. 大功率電力電子裝置等效試驗方法及其在電力系統中的應用[J]. 中國電機工程學報, 2008, 28(36): 1-9.

[4] 湯廣福, 賀之淵, 滕樂天, 等. 電壓源換流器高壓直流輸電技術最新研究進展[J]. 電網技術, 2008, 32(22): 39-44, 89.

[5] Frank P M. Analytical and qualitative model based fault Diagnosis-A surveyandsome new results[J]. European J. Control, 1998, 5(2): 6-28.

[6] YVV. S. MurtyGK. Duby. R. M. K. sinha. fault Diagnosisin Three-phase Thyristor Converters Using microprocessor[J]. IEEE Trans on Industrial Application, 1984, 20(6): 1490-1497.

[7] 王榮杰. 電力電子整流裝置故障診斷方法的研究[D].廣州: 廣東工業大學, 2006.

[8] 楊明玉, 楊立紅. 基于神經網絡的柔性直流混合輸電線路故障測距[J]. 現代電力, 2013, 30(5): 50-54.

[9] 蘇鵬聲, 王志強, 姜建國. 用人工神經網絡診斷電力電子電路主回路故障[J]. 清華大學學報(自然科學版), 1999, 39(3): 20-23.

[10] 龍伯華. 電力電子電路故障診斷方法研究[D]. 長沙:湖南大學, 2009.

[11] 崔江, 王友仁, 劉權. 基于高階譜與支持向量機的電力電子電路故障診斷技術[J]. 中國電機工程學報, 2007, 27(10): 62-66.

[12] 鄢仁武, 蔡金錠. FCM-HMM-SVM混合故障診斷模型及其在電力電子電路故障診斷中的應用[J]. 電力科學與技術學報, 2010, 2(2): 61-67.

[13] Breiman L. Random forests[J]. Machine Learning, 2001, 45(1): 5-32.

[14] Breiman L. Bagging predictors[J]. Machine Learning, 1996, 24(2): 123-140.

[15] Olshen LBJHFRA, Stone C J. Classification and regression trees[J]. Wadsworth International Group, 1984.

[16] Computers E B, the Theory of Statistics:Thinking the Unthinkable. Siam review[Z]. 1979.

[17] 孔玲軍, 王峰松. MATLAB小波分析超級學習手冊[M]. 北京: 人民郵電出版社, 2014: 296-321.

[18] 林飛, 杜欣. 電力電子應用技術的 MATLAB仿真[M]. 北京: 中國電力出版社, 2009: 193-200.

Fault Diagnosis Method of Converter Circuit base on Wavelet Analyze and RF Algorithm

Li Mingkun Song Danni
(School of Electrical and electronic Information Engineering, Xihua University, Chengdu 610039)

Aiming at the fault characteristics of power electronic devices in converter, using wavelet threshold method to reduce the noises of the collected data, diagnosing the fault classification of converter circuit with random forests, and making a comparison with single random forests diagnosis method. The testing results show that the method owns good ability to resist noises and high accuracy, the effect is obvious when the interference noise is large. The new method has high application value to solve the problem of power electronic circuit fault diagnosis.

converter circuit; wavelet threshold; random forests; fault diagnosis

李明昆（1989-），男，漢族，四川雙流人，碩士研究生，主要研究方向為電力電子裝置在線監測與故障診斷。