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電子通信指揮系統(tǒng)電源線路故障診斷研究

2021-01-25 08:05:26滿芳芳李安麒
通信電源技術(shù) 2020年18期
關(guān)鍵詞:故障診斷故障方法

滿芳芳,李安麒,布 和

(中國(guó)人民解放軍96922部隊(duì),遼寧 大連 116000)

0 引 言

電子通信指揮系統(tǒng)在突發(fā)事件中是政府的應(yīng)急通信的重要組成部分,而其中電源線路在常規(guī)情況下通常不會(huì)使用,容易出現(xiàn)故障,導(dǎo)致在突發(fā)情況下無(wú)法使用,因此需要對(duì)其電源線路故障進(jìn)行診斷[1]。國(guó)外對(duì)線路故障診斷研究中早期通過(guò)數(shù)學(xué)分析法對(duì)人為制造的故障進(jìn)行了故障診斷試驗(yàn),后期則開(kāi)始研究了人工智能技術(shù)在故障診斷上的可能性,而隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,故障診斷技術(shù)也開(kāi)始逐步成熟[2]。而國(guó)內(nèi)在該方面起步較晚,雖然隨著研究也提出了運(yùn)用模型,對(duì)線路中的數(shù)據(jù)進(jìn)行帶入,得出故障情況,但該方法存在很多局限性,而智能化的故障診斷技術(shù)又往往存在著成本過(guò)高的問(wèn)題[3]。

1 電源線路故障診斷方法

1.1 線路電弧特性分析

考慮到在線路故障發(fā)生時(shí),往往存在瞬時(shí)性短路,而當(dāng)在電源線路中的接地故障出現(xiàn)時(shí),因故障點(diǎn)和線路電源上保持聯(lián)系,系統(tǒng)電源的故障點(diǎn)處會(huì)和大地形成故障回路,在電弧特性上會(huì)反映出一個(gè)幅值很大的電流壓降[4]。而當(dāng)系統(tǒng)電源線路屬于正常工作的情況下,電弧通常比較穩(wěn)定。電弧壓降僅僅在弧柱有較小的反應(yīng),弧角上幾乎沒(méi)有變化。那么在電弧特性的分析中,去監(jiān)測(cè)電弧動(dòng)態(tài)電導(dǎo)變量和電弧的穩(wěn)態(tài)電導(dǎo)常量,并根據(jù)時(shí)間常數(shù)得出電源線路中的電弧動(dòng)態(tài)特性。在對(duì)電弧穩(wěn)態(tài)電導(dǎo)常量的監(jiān)測(cè)中,需要考慮到電弧電流的絕對(duì)值和單位長(zhǎng)度下的電弧電壓。根據(jù)文獻(xiàn)研究的值,在電源線路中的電弧伏安特性上存在磁滯特征。由于非故障相與故障相間存在靜電親和,導(dǎo)致故障點(diǎn)處仍然會(huì)有一段時(shí)間燃燒,而且在電弧電壓低于電弧重燃電壓時(shí),二次電弧情況才會(huì)消失。而二次電弧的伏安特性與一次電弧不同,在非故障相和故障相之間的互感,產(chǎn)生的電弧幅值對(duì)比一次電弧電流更小,同時(shí)存在時(shí)間變化動(dòng)態(tài)特性。

1.2 電源線路特征提取

對(duì)電源線路特征的提取可以使用小波變換來(lái)進(jìn)行,通過(guò)對(duì)電源線路中的局部格式頻率自動(dòng)變化的截取,在電源線路的高頻處截取出窄的視覺(jué)窗,并在低頻處截取寬的時(shí)間窗來(lái)處理非平穩(wěn)信號(hào)。小波分析時(shí),可以將信號(hào)分解成不同的小波分量。在不同的分量級(jí)中,反映不同寬度的時(shí)間窗口,不同級(jí)也對(duì)應(yīng)不同寬度的頻窗。在小波疊加的作用下,結(jié)果通常等于信號(hào)的低通頻波。在不同的分級(jí)分析上,就需要實(shí)現(xiàn)精細(xì)程度的時(shí)、頻分析。而對(duì)電源線路的參數(shù)指標(biāo)的診斷中,可以采用小波的多分辨分析,對(duì)信號(hào)提供實(shí)時(shí)的時(shí)頻分解,考慮到時(shí)頻尺度時(shí)存在二進(jìn)制變化的,在截取下的高頻段的頻率分辨較差,同時(shí)對(duì)低頻段時(shí)間窗口分辨較差,因此要對(duì)電源線路的特征信號(hào)進(jìn)行間隔劃分。在診斷分析中,可以將頻帶進(jìn)行多層次的劃分,通過(guò)小波疊加對(duì)高分辨分析和低分辨分析的部分進(jìn)行深入分解,同時(shí)根據(jù)信號(hào)特征選擇相應(yīng)的頻帶,并讓信號(hào)頻譜匹配,提高時(shí)間窗口和頻率窗口的分辨率。

1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行模式識(shí)別中,可以反映非線性映射,同時(shí)對(duì)于輸入和輸出的信息變化反應(yīng)較快,適合復(fù)雜問(wèn)題的求解[5]。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自我學(xué)習(xí)能力較強(qiáng),在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后,根據(jù)計(jì)算需求可以自動(dòng)選擇計(jì)算步驟,同時(shí)具備泛化性能,在輸入非訓(xùn)練函數(shù)時(shí),仍能產(chǎn)生相應(yīng)的響應(yīng),適合進(jìn)行電源線路的故障診斷。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)置中,網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的設(shè)置中,需要保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近所要求的任意連續(xù)函數(shù)。通常,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多測(cè)量值越準(zhǔn)確,但網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多訓(xùn)練時(shí)間也就越長(zhǎng)。電源線路故障診斷方法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)選擇上,將故障信息劃分為4組數(shù)據(jù),在輸入層的節(jié)點(diǎn)中選擇4個(gè),特征編碼設(shè)置為8位,則輸出節(jié)點(diǎn)選擇8個(gè)。而隱含層神經(jīng)元數(shù)的確定,可以根據(jù)被測(cè)目標(biāo)的輸入和輸出信息來(lái)進(jìn)行確定,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)中,可以對(duì)不同的隱含層數(shù)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并在結(jié)果中找到符合要求的神經(jīng)元數(shù)量。

1.4 粒子群算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為多層前饋網(wǎng)絡(luò),可以模擬各種函數(shù),而由于計(jì)算采用整體逼近的方法,使整體特征不會(huì)因個(gè)體誤差而變化。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在梯度下降的情況,且收斂速度較慢,同時(shí)對(duì)初始權(quán)值變化敏感,容易受到影響。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各節(jié)點(diǎn)數(shù)量按章節(jié)1.3的方法進(jìn)行確定,但在初始化時(shí)則需要對(duì)粒子群算法進(jìn)行確定,同時(shí)由于適應(yīng)度函數(shù)由網(wǎng)絡(luò)的均方誤差確定,因此在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中全局最優(yōu)值,可以采用粒子當(dāng)前值。同時(shí)粒子群中粒子個(gè)體的適應(yīng)度值應(yīng)根據(jù)粒子個(gè)體的當(dāng)前值,并使適應(yīng)值作為當(dāng)前值。在診斷中,通過(guò)自動(dòng)編碼,將上述的電弧特性以及線路特征參數(shù)輸入至輸入層中,通過(guò)神經(jīng)元的激活函數(shù)進(jìn)行參數(shù)計(jì)算,將輸入的數(shù)據(jù)從輸入端傳送到隱含層,隱含層通過(guò)收斂將數(shù)據(jù)形成編碼信息,再將編碼信息傳送至輸出層中,在傳輸過(guò)程中完成信息重構(gòu),根據(jù)數(shù)據(jù)信息診斷電源線路故障情況。

2 實(shí)驗(yàn)論證分析

為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的電源線路故障診斷方法的可行性,使用電子通信指揮系統(tǒng)電源中28 V-11 V的DC-DC變換電路作為故障診斷的實(shí)例,并使用兩種方法進(jìn)行線路故障診斷,判斷兩種方法之間的優(yōu)劣性。

實(shí)驗(yàn)中為了實(shí)現(xiàn)對(duì)DC-DC電路的故障診斷,軟硬故障類型均設(shè)置了5種故障模式,并對(duì)電路工作模式進(jìn)行仿真,提取故障模式中的特征參數(shù),使用所提方法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。硬故障的對(duì)比結(jié)果如表1所示。

由表1可知,兩種方法在對(duì)明顯的硬故障的診斷中均達(dá)到了較好的診斷率,而軟故障的診斷結(jié)果對(duì)比如表2所示。

由表2可知,傳統(tǒng)方法在進(jìn)行軟故障診斷時(shí),正確率較低,且無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)二極管DIODE導(dǎo)通電阻增大故障的診斷,而所提診斷方法在兩種類型的故障中均可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的診斷,證明所提方法具有可行性。

3 結(jié) 論

通過(guò)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了電源線路故障的診斷方法,結(jié)果證明其在診斷中正確診斷率高于傳統(tǒng)方法,存在可行性。但是考慮到實(shí)際使用環(huán)境和實(shí)驗(yàn)環(huán)境間區(qū)別較大,實(shí)際情況下噪音和電壓不穩(wěn)定的情況都會(huì)影響診斷情況,未來(lái)研究將會(huì)考慮到實(shí)際環(huán)境下的應(yīng)用,并開(kāi)展進(jìn)一步的深入研究。

表1 硬故障診斷結(jié)果對(duì)比

表2 軟故障診斷結(jié)果對(duì)比

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