基于貝葉斯網絡的牽引逆變器開路故障多特征融合診斷方法

張國恒，高鋒陽，石巖，高云波

基于貝葉斯網絡的牽引逆變器開路故障多特征融合診斷方法

張國恒，高鋒陽，石巖，高云波

(蘭州交通大學 自動化與電氣工程學院，甘肅 蘭州 730070)

為了增強牽引逆變器開路故障診斷方法對于不確定因素的免疫能力，提出一種基于貝葉斯網絡的信息融合診斷方法。以牽引逆變器輸出側的電流和電壓為信號源，提取小波包熵特征，采用主成分分析法對原始特征進行降維，使用貝葉斯參數估計法融合降維后的特征量，得到信息互補的新的特征向量。利用貝葉斯網絡對融合后的新的特征向量進行識別，對不同觀測值情況下的最大后驗概率估計結果進行信息融合并做出決策，進而完成故障診斷。建立仿真模型，與使用均值算法的故障分類情況做對比，驗證不同轉速和白噪聲情況下所提故障診斷方法的有效性。研究結果表明：所提方法能夠對牽引逆變器IGBT的單管和雙管開路故障進行準確檢測與定位，能夠去除冗余信息和互補有效信息，具有一定的抗干擾能力，準確率高，適應性強。

數據驅動；故障診斷；小波包熵；主成分分析；信息融合；貝葉斯網絡

采用IGBT作為主電路功率器件構成的三相逆變器在現代工業中應用廣泛。IGBT的高頻開斷使得逆變器容易發生故障[1]，其中大部分為IGBT的短路和開路故障[2?3]。短路故障時間短，對系統的影響大，一般情況下系統都有良好的硬件保護措施[4]。對于牽引逆變系統而言，開路故障會引起電機定子電流不平衡，諧波含量大，對電機的輸出電磁轉矩造成嚴重影響，如果不能及時隔離故障，將會導致更加嚴重的故障發生[5]。開路故障診斷主要通過快速識別和定位故障，以達到快速隔離故障和保障安全運行的目的。尤其對于城軌列車這類對于安全可靠運行有非常高要求的設備，必須要有高效的故障診斷方法予以輔助。目前，逆變器的開路故障診斷方法主要分為3類，分別是基于信號處理、解析模型和數據驅動的故障診斷方法[5]?；谛盘柼幚淼姆椒?，主要根據電流和電壓來分析和采集信號的諧波、幅值、頻率等信息，進而提取故障特 征[6?7]?；陔娏餍盘柼幚淼姆椒ㄖ饕须娏魇噶寇壽E法[8]、電流矢量軌跡質心法[9]、平均電流Park’s矢量法[10]和電流頻譜分析法[11]等，該類方法易受負載擾動和噪聲影響，使用環境受限，誤診率高。基于電壓處理的方法主要通過測量逆變器的相電壓，功率管極電壓、管電壓等電壓，并與參考電壓進行比較而進行故障診斷[12]。該類方法需要加裝特定的傳感器，成本較高，但是診斷準確度高，抗干擾能力強。基于解析模型的故障診斷主要根據逆變器的數學模型，通過殘差信號來進行故障檢測和診斷，主要方法有開管函數模型法和狀態估計法[13?14]。該類方法的可靠性依賴于系統參數的準確性?；跀祿寗拥墓收显\斷方法依賴于計算機技術和傳感器技術的發展。典型的方法有神經網絡[15]、支持向量機[16]和專家系統[17]等，該類方法不需要獲得系統的精確數學模型。逆變器供電的牽引電力傳動系統具有復雜多變的特點，動態精確模型難以建立，且考慮負載擾動和噪聲等干擾問題，牽引逆變器開路診斷方法應該具有較強的對不確定性因素的免疫能力。采集城軌列車的電力傳動系統相關數據，挖掘數據中的隱含信息，以其來檢測和診斷故障，可以用來檢測與監測城軌列車的健康狀態?？紤]單一信息含量有限，且易被干擾，須考慮多個故障特征信息，綜合之后做出準確診斷，降低診斷的不確定 性[18]。實際工況中，一個變量可能由多個因素影響與決定，而且觀察本身可能就有誤差，導致證據的不確定性，使得當前具體狀態難以確定，所以用不確定知識進行推理是很好的方法。貝葉斯網絡使用概率的方法來進行不確定性推理，通過求置信概率分布并以最大后驗概率確定當前狀態，且推理算法對信息要求較低，使得不確定信息的推理成為可能。不同的環境和不確定的觀測值將會導致不同的結果，為了提高診斷的準確率有必要就得到的結果進行再次融合，進而做出合理的決策。綜上所述，為了增強牽引逆變器開路診斷方法對于不確定因素的免疫能力，利用小波包熵算法對牽引逆變器輸出側的電流和電壓進行處理，得到多維特征向量，通過主成分分析法對特征向量進行降維，使用貝葉斯參數估計法融合降維后的電流特征量和電壓特征量，形成新的特征向量。利用貝葉斯網絡對融合后的特征量進行識別，對不同觀測值情況下的最大后驗概率估計結果進行信息融合并做出決策，進而完成故障診斷。最后通過實驗驗證所提方法的有效性。

1 系統對象和故障分析

圖1為牽引逆變器結構拓撲，逆變器為電壓型兩電平逆變器，其中T1~T6為IGBT，D1~D6為反并聯二極管，負載為永磁同步電機，逆變器采用SV- PWM調制。

T1管發生開路故障時，當a＞0，a相電流的通路只有D4，盡管D4可以正常續流，但a相相電壓會因T1的斷開而受影響，使a相電流不能正向增大，即電流正半周期為0。當T3或T6導通時，ab為?d或0。當a<0，a相電流的通路只有T4或D1，電流不受影響。當D1導通時，T3或T6的導通將會導致ab為0或d。當T4導通時，T3或T6的導通將會導致ab為?d或0。

圖1 牽引逆變器結構拓撲

T1和T4管發生開路故障時，a相電流的正負向流通路徑被阻斷，僅存在續流通路，a相電流為0。如果忽略二極管的導通，隨著T3或T6的導通，ab為?d/2或d/2。

由于電機為星形接法且無中性點，三相定子電流之和為0，不同的故障會導致相電流發生不同程度的畸變。逆變器的線電壓與開關信號和a方向有關，功率管的開路故障相當于恒關斷狀態，逆變器輸出的線電壓將會因不同的功率管故障而受到不同程度的影響，且負載的變化對電壓影響不大，使得基于電壓的故障診斷方法對負載變動有較高的免疫力。研究包括正常狀態、單管故障、雙管故障，總共22個狀態，提取特征量并利用其差異性而完成故障診斷。

2 故障診斷

圖2為牽引逆變器開路故障診斷框圖，利用傳感器采集牽引逆變器輸出電壓和三相電流，通過小波包熵算法提取故障特征量，用主成分分析法對其進行降維處理。在信號經過處理之后，使用貝葉斯參數估計法進行信息融合，得到故障的最大后驗概率估計，貝葉斯網絡可以簡化最大后驗概率估計，計算得到最大后驗概率估計值。由于觀測數據本身可能存在誤差，所以綜合不同觀測值下的最大后驗概率估計值做出決策，進而完成故障診斷。

2.1 小波包熵特征

小波包在時域和頻域上都能對信號進行很好的表征，尤其是能表征突變的信息量，從而保證挖掘到更加完整的信息。系統的不確定性程度可以用信息熵描述，信息熵隨不確定性的增大而增大[19]。小波包與信息熵結合后所構建的小波包熵特征既可以對突變信號進行時頻局部化分析，又可以對信號能量分布進行統計。

圖2 牽引逆變器開路故障診斷框圖

以逆變器輸出側的線電壓和定子電流為信號源，提取小波包能量熵特征方法[20]如下：

1) 使用db3算法對信號進行3層小波包分解，得到8個頻帶的信號序列。

2) 對8個頻帶內的信號序列進行單支重構。

3) 計算得到小波包能量熵。

小波包能量熵定義為

式中：S為信號的第層第個小波包能量熵；為原始信號長度。

4) 分別求得8個小波包能量熵，以其構造特征向量，記為，則=[30,31,32,33,34,35,36,37]T。

2.2 主成分分析法降維

主成分分析法是通過投影的方式消除變量間的相關性[21?22]，進而減少原始數據的復雜度，用更少的量表征全部信息。

1) 標準化矩陣

使數據符合標準正態分布，其轉化函數為：

式中：為樣本數據；為樣本數據的均值；*為標準化后的數據；為樣本數據的標準差，對原始數據矩陣標準化得到標準化矩陣。

2) 計算相關系數矩陣、特征向量和特征值。

求出的特征值和特征向量，將特征值按由大到小順序排列，對應的特征向量也按順序排列，得到特征向量矩陣。

3) 計算方差貢獻率和累計貢獻率。

圖3是主成分分析流程圖。

2.3 信息融合

設單個傳感器的特征觀測值為S，故障類型的估計值為，根據貝葉斯估計求損失函數的期望值，即風險為

則個傳感器故障信息融合值為

多個傳感器多個特征融合可以看作是一個傳感器多個特征融合問題，通過觀測數據可以得到故障類別的后驗概率和最大后驗估計值。

2.4 基于貝葉斯網絡的故障診斷

貝葉斯網絡的目的在于簡化最大后驗概率估計公式并求得最大后驗估計值。

通過專家知識和參數學習可以確定貝葉斯網絡結構、根節點的先驗概率以及葉節點的條件概率。在故障時，可以獲得一系列觀測故障數據，通過故障數據來推理發生故障的位置與類別。

通過先驗概率和條件概率可以計算得出后驗概率。

選擇樸素貝葉斯分類器，該分類器假設特征變量間相互獨立，減小貝葉斯網絡構建的復雜性。后驗概率簡化為

分類的目的是計算出基于信息融合的觀測數據的最大后驗概率估計值，進而判斷與識別多種故障類別。簡化后的最大后驗概率估計為

后驗概率計算公式為

貝葉斯網絡分為2層[24]，上面是故障節點，每個節點分為2個狀態，下面是癥狀節點，每個癥狀節點分為40個狀態。圖4為2層貝葉斯網絡故障診斷結構。

將觀測數據進行區間化處理，當觀測數據大于或小于最大值或最小值時，分別按最大值和最小值進行處理，以得到的值作為樣本。由于第三主成分含有信息量較少，區間劃分有所不同。為了驗證診斷方法的有效性，利用大部分樣本數據進行模型訓練，以剩余樣本數據作為測試樣本。貝葉斯網絡的參數由學習故障狀態與正常狀態的數據和專家經驗得到。為了減少計算難度和增加響應速度，以測試樣本中特征觀測值作為證據，使用聯合樹推理引擎推理得到后驗概率。故障診斷的過程變為查詢證據量的聯合概率的過程。

總共6個特征量，分別為1，2，3，1，2和3。查詢與決策的規則如下：

1) 查詢6個特征量，得到后驗概率估計。如最大后驗概率不為0，則最大后驗概率估計所對應的故障類型就判別為所發生故障類型；如果最大后驗概率為0，則需要執行以下判據。

2) 查詢[1212]，[12312]和[12123]，得到3個最大后驗概率估計值，求3個概率值的平均值，判定最大平均值所對應的故障類型為所發生故障類型。

規則2是考慮到第三主成分所代表的證據變量的不確定性，進一步求取了證據變量處于不同狀態的概率。綜合不同觀測值下的最大后驗概率估計值做出決策，以提高診斷的準確率。

圖4 貝葉斯網絡診斷結構

3 仿真驗證與分析

在MATLAB/Simulink中建立逆變器供電的城軌列車牽引電傳動仿真系統，負載參數依據為Cit- adis型低地板輕軌車輛所采用的永磁同步電機[25]，其參數如表1所示。

表1 永磁同步電機參數

圖5和圖6分別為T1管開路和T1管和T4開路時a相電流波形和a及b相線電壓波形。當0.6 s時，T1管發生開路故障，電流不能為正，且幅值增大，T1管和T4開路時，a相橋臂不能正常導通，a相電流為0，兩者的電壓都發生非常嚴重的畸變 現象。

(a) T1管開路時a相電流波形；(b) T1管開路時a和b線電壓波形

(a) T1管和T4開路時a相電流波形；(b) T1管和T4開路時a和b線電壓波形

提取電流信號和電壓信號的小波包熵特征，各自得到8個特征量，為了減少由于特征量較多而造成的診斷結構復雜和信息冗余問題，對所得到的特征量進行主成分分析，得到能表征所有故障信息的主成分。通過降維處理之后，選擇電流和電壓各自的3個主成分，以795 r/min轉速情況為例，主成分累計貢獻率分別為99.8%和99.9%。

取132組樣本，作主成分三維圖。圖7(a)和7(b)分別為電流和電壓的小波包熵特征的3個主成分所構成的三維散點圖。

(a) 電流主成分三維圖；(b) 電壓主成分三維圖

從圖7可以看出，3個主成分可以確定故障類型，但是電流和電壓獨自并不能確定總共22個狀態類型，而且確定的故障類型有所不同，因此，將電流和電壓特征量聯合考慮，會避免單一信息的局限性，且由于第三主成分的信息貢獻較低，同一故障在豎直方向比較離散。

貝葉斯參數估計法可以將多個傳感器信息融合的問題轉化為同一個傳感器多個特征量的問題。表2為融合后的新的特征量(以795 r/min轉速情況為例)。

表2 特征量

采集不同轉速電流和電壓信號，經過信息處理之后得到902組數據樣本，其中測試樣本176組，每種故障類型8組。分別使用貝葉斯網絡與均值2種方法進行故障診斷，為了驗證采用方法的抗噪能力，在采集的電流和電壓信號中加入信噪比40 dB的白噪聲，經過同樣的處理方法后，得到診斷結果。三者的診斷準確率如表3所示。

從表3可以看到，貝葉斯網絡對于所提取到的特征數據，有較強的診斷能力，能夠有效檢測正常狀態、單管故障、雙管故障，且正常狀態、單管故障和雙管故障的平均診斷準確率分別為100%，93.75%和94.16%。由于有些故障類型特征數據較為接近，且永磁同步電機轉速變動，使得均值聚類算法誤差較大。加入噪聲之后，由于信息預處理之中對信號進行了小波包的分解與重構，提取到了有效信息，而且貝葉斯網絡推理對不確定因素有較強的免疫能力，所以，一定范圍內的噪聲范圍內，所提方法具有較強的抗干擾能力。

表3 診斷結果

圖8為T1管開路故障時的后驗概率。當樣本數較少時，由于T1管和T2管特征數據相近，2種故障之間難以分辨，T1管開路故障后驗概率為0。隨著樣本數的增加，T1管開路故障后驗概率呈增加的趨勢且大于0.5，診斷準確率上升。從決策的過程來看，當樣本較少時，利用規則一判定T2管故障，誤診率高，訓練樣本增加后，利用規則1雖然可以診斷T1，但由于第三主成分變量分散，對于其他故障，規則1判定的后驗概率可能為0，規則2的引入可以增加決策的可靠性。通過實驗也可以得到大多數的情況需要規則2才能完成正確的決策。

圖8 T1管開路故障時的后驗概率

4 結論

1) 能夠很好地區分牽引逆變器IGBT的正常、單管開路、雙管開路故障，并完成故障定位。隨著城軌軌列車運行數據的增加，可以豐富模型訓練樣本，這將在一定程度上，增加模型的診斷準確率，同時增強系統狀態監測質量。

2) 能夠去除冗余信息和互補有效信息，深度挖掘數據信息，使數據信息得到高效利用。

3) 能夠有效避免轉速突變和白噪聲的不利影響，增強診斷方法對一些不確定因素的免疫能力，完成牽引逆變器開路故障的在線診斷，適應性強，有一定的工程應用價值。

[1] 伍珣, 陳特放, 成庶, 等. 基于輸出電流軌跡的機車逆變開路故障在線診斷方法[J]. 電工技術學報, 2017, 32(增2): 87?95. WU Xun, CHEN Tefang, CHENG Shu, et al. An online diagnostic method based on output current locus for open-circuit faults of inverters[J]. Transactions of Electrical Engineering, 2017, 32(Suppl 2): 87?95.

[2] LU B, Sharma S K. A literature review of IGBT fault diagnostic and protection methods for power inverters[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2009, 45(5): 1770?1777.

[3] 胡軻珽, 劉志剛, 胡冉冉, 等. 一種新型基于模型的動車組牽引逆變器開路故障診斷方法[J]. 鐵道學報, 2018, 40(2): 31?38. HU Keting, LIU Zhigang, HU Ranran, et al. A novel model-based diagnosis for open-circuit fault in electric multiple unit traction inverter[J]. Journal of the China Railway Society, 2018, 40(2): 31?38.

[4] 賀虎成, 張玉峰, 王永賓, 等. 新型三相容錯逆變器研究[J]. 電力自動化設備, 2015, 35(5): 89?93. HE Hucheng, ZHANG Yufeng, WANG Yongbin, et al. Fault-tolerant three-phase inverter[J]. Electric Power Automation Equipment, 2015, 35(5): 89?93.

[5] 姜斌, 吳云凱, 陸寧云, 等. 高速列車牽引系統故障診斷與預測技術綜述[J]. 控制與決策, 2018, 33(5): 76?90. JIANG Bin, WU Yunkai, LU Ningyun, et al. Review of fault diagnosis and prognosis techniques for high-speed railway traction system[J]. Control and Decision, 2018, 33(5): 76?90.

[6] REN L, XU Z Y, YAN X Q. Single-sensor incipient fault detection[J]. IEEE Sensors Journal, 2011, 11(9): 2102? 2107.

[7] 安群濤, 孫力, 孫立志, 等. 三相逆變器開關管故障診斷方法研究進展[J]. 電工技術學報, 2011, 26(4): 135? 144. AN Quntao, SUN Li, SUN Lizhi, et al. Recent developments of fault diagnosis methods for switches in three-phase inverters[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2011, 26(4): 135?144.

[8] Mendes A M S, Cardoso A J M. Voltage source inverter fault diagnosis in variable speed AC drives, by the average current Park's vector approach[C]// IEEE International Electric Machines and Drives Conference. IEMDC'99. Proceedings (Cat. No. 99EX272). IEEE, 1999: 704?706.

[9] Gilreath P, Singh B N. A new centroid based fault detection method for 3-phase inverter-fed induction motors[C]// IEEE 36th Conference on Power Electronics Specialists, 2005: 2664?2669.

[10] Mendes A M S, Abadi M B, Sérgio Manuel A. Fault diagnostic algorithm for three-level neutral point clamped AC motor drives, based on the average current Park’s vector[J]. IET Power Electronics, 2014, 7(5): 1127?1137.

[11] 楊忠林, 吳正國, 李輝. 基于直流側電流檢測的逆變器開路故障診斷方法[J]. 中國電機工程學報, 2008, 28(27): 18?22. YANG Zhonglin, WU Zhengguo, LI Hui. Inverter faults diagnose based on detecting DC side current[J]. Proceedings of the CSEE, 2008, 28(27): 18?22.

[12] Freire N M A, Estima J O, Cardoso A J M. A voltage-based approach without extra hardware for open-circuit fault diagnosis in closed-loop PWM AC regenerative drives[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2014, 61(9): 4960?4970.

[13] Levin K T, Hope E M. Observer-based fault diagnosis of power electronics systems[C]// Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), 2010 IEEE. IEEE, 2010: 4434?4440.

[14] 安群濤, 孫力, 趙克, 等. 基于開關函數模型的逆變器開路故障診斷方法[J]. 中國電機工程學報, 2010, 30(6): 1?6. AN Quntao, SUN Li, ZHAO Ke, et al. Diagnosis method for inverter open-circuit fault based on switching function model[J]. Proceedings of the CSEE, 2010, 30(6): 1?6.

[15] Martins J F, Pires V F, Pires A J. Unsupervised neural-network-based algorithm for an on-line diagnosis of three-phase induction motor stator fault[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2007, 54(1): 259? 264.

[16] Delpha C, CHEN H, Diallo D. SVM based diagnosis of inverter fed induction machine drive: A new challenge[C]// Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. IEEE, 2012: 3931?3936.

[17] Debebe K, Rajagopalan V, Sankar T S. Expert systems for fault diagnosis of VSI fed AC drives[C]// Industry Applications Society Meeting. IEEE, 1991: 368?373.

[18] 李學軍, 李平, 蔣玲莉, 等. 基于異類信息特征融合的異步電機故障診斷[J]. 儀器儀表學報, 2013, 34(1): 227?233. LI Xuejun, LI Ping, JIANG Lingli, et al. Fault diagnosis method of aynchronous motor based on heterogeneous information feature fusion[J]. Journal of Scientific Instrument, 2013, 34(1): 227?233.

[19] 何正友, 蔡玉梅, 錢清泉. 小波熵理論及其在電力系統故障檢測中的應用研究[J]. 中國電機工程學報, 2005, 25(5): 38?43. HE Zhengyou, CAI Yumei, QIAN Qingquan. A study of wavelet entropy theory and its application in power system fault detection[J]. Proceedings of the CSEE, 2005, 25(5): 38?43.

[20] 張舉, 王興國, 李志雷. 小波包能量熵神經網絡在電力系統故障診斷中的應用[J]. 電網技術, 2006, 30(5): 72? 75. ZHANG Ju, WANG Xingguo, LI Zhilei. Application of neural network ased on wavelet packet-energy entropy in power system fault diagnosis[J]. Power System Technology, 2006, 30(5): 72?75.

[21] 楊廷方, 張航, 黃立濱, 等. 基于改進型主成分分析的電力變壓器潛伏性故障診斷[J]. 電力自動化設備, 2015, 35(6): 149?153. YANG Tingfang, ZHANG Hang, HUANG Libin, et al. Incipient fault diagnosis based on improved principal component analysis for power transformer[J]. Electric Power Automation Equipment, 2015, 35(6):149?153.

[22] 商立群, 王守鵬. 改進主成分分析法在火電機組綜合評價中的應用[J]. 電網技術, 2014, 38(7): 1928?1933. SHANG Liqun, WANG Shoupeng. Application of improved principal component analysis in comprehensive assessment on thermal power generation units[J]. Power System Technology, 2014, 38(7): 1928?1933.

[23] 姜萬錄, 劉思遠. 多特征信息融合的貝葉斯網絡故障診斷方法研究[J]. 中國機械工程, 2010, 21(8): 940?945. JIANG Wanlu, LIU Siyuan. Fault diagnosis approach study of Bayesian networks based on multi- characteristic information fusion[J]. China Mechanical Engineering, 2010, 21(8): 940?945.

[24] CAI B, ZHAO Y, LIU H, et al. A Data-driven fault diagnosis methodology in three-phase inverters for PMSM drive systems[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2016(99): 1?11.

[25] 馮江華. 軌道交通永磁電機牽引系統關鍵技術及發展趨勢[J]. 機車電傳動, 2018, 265(6): 15?23. FENG Jianghua. Key technology and development trend of permanent magnet motor traction system for rail transit[J]. Locomotive Electric Drive, 2018, 265(6): 15? 23.

Multi-feature fusion diagnosis method of open circuit fault for traction inverter based on Bayesian network

ZHANG Guoheng, GAO Fengyang, SHI Yan, GAO Yunbo

(School of Automation and Electrical Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, china)

Order to enhance the immunity of the traction inverter open circuit fault diagnosis method to uncertain factors, an information fusion diagnosis method based on Bayesian network was proposed. Taking the current and voltage on the output side of the traction inverter as the signal source, the wavelet packet entropy feature was extracted, and the original feature was reduced by principal component analysis. The Bayesian parameter estimation method was used to fuse the reduced feature quantity to obtain new feature vector which contains complementary information. The Bayesian network was used to identify the new eigenvectors after fusion, and the maximum posterior probability estimation results under different observation values were fused to make a decision, so as to complete fault diagnosis. The simulation model was established and compared with the fault classification using-means algorithm to verify the effectiveness of the proposed fault diagnosis method under different speed and white noise conditions. The simulation results show that the proposed method can accurately detect and locate the single-tube and double-tube open-circuit faults of the traction inverter IGBT, and can remove redundant information and complementary effective information. The proposed method has certain anti- interference ability, high accuracy and strong adaptability.

data driven; fault diagnosis; wavelet packet entropy; principal component analysis; information fusion; Bayesian network

TM922.7

A

1672 ? 7029(2020)03 ? 0732 ? 09

10.19713/j.cnki.43?1423/u.T20190435

2019?05?20

國家重點研發計劃資助項目(2017YFB1201003-020)

高鋒陽(1970?)，男，甘肅白銀人，教授級高工，從事城軌列車健康管理及車載儲能技術研究；E?mail：329365048@qq.com

(編輯 蔣學東)