基于卷積神經網絡的逆變器故障診斷方法*

于 海，鄧鈞君，王震坡，孫逢春

（1.北京理工大學，電動車輛國家工程實驗室，北京 100081；2.北京電動車輛協同創新中心，北京 100081）

前言

車用永磁同步電機（permanent magnet synchronous motor，PMSM）驅動系統在長期運行過程中受工作環境及自身老化等因素影響，存在故障風險。未被系統檢測到的故障會使電機保持異常運行，嚴重時威脅駕駛員的人身安全。因此，有必要開展快速有效的PMSM 驅動系統故障診斷研究，對電機驅動系統的健康管理具有重要意義。

在PMSM 驅動系統中，逆變器是故障率較高的部件。本文中研究的故障情況包括半導體功率開關管開路故障、電流傳感器信號丟失故障、相電路開路故障等。目前，PMSM 驅動系統故障診斷方法的研究主要分為3 類：基于模型的故障診斷方法、基于信號的故障診斷方法和基于知識學習的故障診斷方法。基于模型的故障診斷方法對系統運行工況變動具有較好的適應能力。但該類方法需要高質量的傳感器信號和精確的電機模型參數。基于信號的故障診斷方法運用不同的信號處理方法，對待診斷系統的電流、電壓、振動、溫度等信號數據進行特征提取，分析信號特征與故障信息之間的關聯，從而實現故障的檢測。傳感器安裝及信號測量是該類故障診斷方法研究的基礎。傅里葉變換、小波變換等信號分析方法中采集數據時長超過一個電周期，存在信息冗余。基于知識學習的故障診斷方法不需要對電機驅動系統工作原理及故障機理進行詳細分析，能夠充分發揮知識學習方法的優勢，但該方法需要大量的學習樣本。

隨著物聯網、云計算、大數據等技術的發展，以深度學習等為代表的知識學習方法，被快速應用到各大領域。如深度學習已經在語音識別和圖像識別等領域中得到普及，但在PMSM 驅動系統故障診斷領域中的應用仍處于發展階段。文獻［12］～文獻［14］基于振動信號運用深度神經網絡實現了感應電機故障診斷。文獻［15］中將振動信號數據轉化為二維灰度圖，采用卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN）提取故障特征實現了軸承故障診斷。文獻［16］中基于噪聲和振動信號聯合CNN實現了大型電機故障診斷。這些故障診斷方法主要針對電機系統中振動信號和噪聲信號，這兩類信號在道路車輛工況下不易采集，因此難以在車用PMSM 驅動系統中應用。文獻［17］中基于負序電流和轉矩樣本數據，采用深度學習方法實現了電機匝間短路故障診斷。文獻［18］中將空間金字塔池化和CNN 相結合實現了電機故障診斷。然而，這些方法的診斷效果在電機變轉速工況下受影響。

基于以上分析，為了進一步研究深度學習在車用PMSM驅動系統故障診斷領域中的應用，本文中提出了一種基于卷積神經網絡的逆變器故障診斷方法。

1 定子電流特征與系統典型工況

1.1 PMSM 定子電流特征

在PMSM 驅動系統運行過程中，故障發生的時刻具有不確定性。按故障發生時刻前后，分為正常運行、過渡過程、故障停機或故障運行3 個狀態，本文針對故障發生后系統仍保持運行的情況，開展故障診斷研究。在故障過渡過程中，非穩態的三相定子電流信號難以提取穩定的故障特征，不利于故障診斷方法的研究。電機帶故障進入穩定運行狀態后，電流信號所包含的故障信息具有相對穩定的特征，可以用于電機驅動系統故障診斷。同時，電機驅動系統在運行狀態下，電流信號呈現周期性變化，穩態時一個電周期的電流信號包含了故障特征信息。

在逆變器正常情況下PMSM 三相定子的電流波形為正弦波；當半導體功率開關管開路發生故障時，某一相定子電流在1/2電周期內近似為零；當相電路開路故障或電流傳感器信號丟失時，某一相測得電流數據為零，但三相定子電流的和不相同。可見，在不同故障情況下，三相定子電流包含的故障信息不同，基于故障現象分析相應的電流特征，是開展故障診斷方法研究的關鍵。

1.2 車用電機驅動系統典型工況

通常，車用PMSM 驅動系統的工作范圍如圖1所示，包括恒轉矩速度范圍和恒功率速度范圍，系統可以在工作范圍內任意工作點運行。

圖1 永磁同步電機驅動系統的工作范圍

為了方便開展基于CNN 的逆變器故障診斷方法的研究，可以選取電機驅動系統中部分代表性工作點開展故障注入實驗，以獲取用于CNN 訓練的樣本數據。比如，在轉矩、轉速允許范圍內等間隔選取工作點。選取的工作點越多，獲得的訓練樣本數據量越大。

車用PMSM 驅動系統在實際工況中需要頻繁改變轉矩和轉速，過渡工況如圖1中的A-H 所示，對應電動汽車的加速、等速和減速等不同行駛工況。本文重點針對圖1 所示的典型工況開展故障注入仿真實驗，獲取CNN 的測試樣本數據，同時考慮實際應用中測試樣本數據的噪聲干擾問題。

2 故障診斷方法

本文提出的逆變器故障診斷框圖如圖2所示。

圖2 逆變器故障診斷框圖

2.1 數據預處理方法

當車用PMSM 驅動系統運行在轉矩、轉速變化的工況時三相定子電流幅值不斷發生變化。為了方便CNN 開展故障診斷，減少轉矩變化對故障診斷效果的影響，針對變轉矩工況對三相定子電流進行標幺化處理。

在永磁同步電機驅動系統控制策略下，電流傳感器每個采樣周期對應的電流環中給定的軸參考電流變換為坐標系中三相參考電流，如下式：

式中：i和i為電流環中給定的軸參考電流；i、i和i為等幅值變換后坐標系中三相參考電流；為當前電角度。

三相參考電流的合成電流矢量的幅值為

正常情況下，每個采樣周期中三相參考電流近似等于PMSM 三相定子電流。基于合成電流矢量的幅值，對PMSM 三相定子電流進行標幺化處理，結果可以表示為

式中i為對應i和i的同一采樣周期中PMSM三相定子電流。

首先，電機工作于最高轉速時，單個電周期內的電流采樣數據量最小，此時定子電流頻率為

式中為電機最大電角速度。該條件下單個電周期的電流信號采樣數據個數為

式中為電流信號采樣頻率。將設定為滑動采樣窗口所對應數組的標準長度。

另外，在最大轉速下工作時，一個采樣周期對應的電角度為

在滑動采樣窗口內，將Δ設定為相鄰兩個采樣數據的標準電角度間隔，即系統達到穩態后，僅滿足該電角度間隔的采樣數據才符合篩選條件。對于任意采樣時刻，一個采樣周期對應的電角度Δ為

通過上述數據篩選處理后，用于CNN 的三相定子電流數據可以約束在一個電周期內。

2.2 卷積神經網絡

CNN 是一種具有深層結構的前饋神經網絡，具有較強的自學習能力和較好的抗噪能力，可通過結合卷積核、數據降采樣和權值共享，實現信號位移、縮放和扭曲的識別。通常情況下，CNN包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。

在不同故障情況下，三相定子電流數據包含不同故障特征信息。首先，定子相電流是時域信號，在不同相位角所包含的相電流局部故障特征是不同的；其次，受電機控制策略的影響，三相定子電流數據之間存在耦合關系，在不同相位角的三相定子電流局部故障特征也各不相同。另外，各個局部故障特征之間存在相位關系。因此，輸入數據(，3)進入CNN 后，可以與卷積層進行卷積運算，提取故障特征。在定子電流數據稀疏處理后故障信息不變的前提下，通過池化層可以降低卷積層輸出的特征數據尺寸，減少網絡中參數變量。

3 結果分析

3.1 故障注入仿真分析

本文中采用MATLAB/Simulink 提供的車用PMSM 驅動系統模型開展故障注入仿真實驗，獲取用于故障診斷研究的數據。車用PMSM 驅動系統控制邏輯框圖如圖2 所示，模型參數如表1 所示，工作范圍如圖3 所示。選取轉矩間隔為10 N·m，轉速間隔為100 r/min，總計331 個工作點。開展故障注入仿真實驗，獲取訓練樣本數據，共326 768組，故障情況如表2 所示。參照圖1 中某工作狀態A-H 開展故障注入仿真實驗獲取測試樣本數據，具體如圖4 所示，共5 382組。

表2 故障情況表

圖3 35 kW IPMSM工作范圍

圖4 電機驅動系統變轉矩、變轉速工況

表1 永磁同步電機驅動系統模型參數

為了方便開展故障診斷研究，本文選取兩個工作點（50 N·m，2 000 r/min）和（100 N·m，1 000 r/min）進行故障數據分析。假定PMSM 永磁體的極對數=8，電流傳感器信號采樣頻率=10 kHz，并以2 000 r/min 為電機最高轉速點，一個電周期內單相電流數據量≈38，即滑動采樣窗口的寬度為38。不同故障情況下，三相定子電流數據處理后的結果對比如圖5所示。

圖5 不同工作點下的三相定子電流數據處理后結果對比

圖6 不同電角度起始位置的三相定子電流數據處理后結果對比

3.2 故障診斷方法仿真驗證

CNN 模型設計具有一定的靈活性，卷積層的層數越多，卷積核的數量越多，所能提取的故障特征越明顯，有助于提高故障分類準確度。本文采用“卷積層-池化層-卷積層-池化層-卷積層-池化層-全局均值池化層-全連接層-輸出層”的結構模型。三相定子電流之間存在耦合關系，所以輸入數據矩陣維數為（，3）。3層卷積層的卷積核數量分別為100、100、100，大小分別為3、3、3，步長為1，激活函數為ReLU 函數；每個卷積層后統一鏈接最大池化層，其大小為2；全連接層采用Dropout 技術以防止出現過擬合；輸出層采用Softmax分類器。在CNN模型迭代50 輪后識別準確率達到0.997 9，如圖7 所示。將測試樣本數據作為CNN 模型輸入，最后輸出分類結果，其混淆矩陣如圖8 所示，圖中橫坐標代表檢測的故障標簽，縱坐標代表真實的故障標簽，數值代表CNN 模型分類結果。結果表明基于CNN 的故障診斷方法能夠有效地實現逆變器各種故障分類。

圖7 卷積神經網絡模型識別準確率

圖8 逆變器故障分類的混淆矩陣

（1）噪聲數據條件下故障診斷

為了驗證CNN 的實用性，將信噪比SNR 為30、20和10 dB的測試樣本數據輸入CNN 模型中進行測試。信噪比為10 dB 時，某一組樣本數據如圖9 所示，圖中Ia5、Ib5 和Ic5 是無噪聲注入的電流數據，Ia6、Ib6 和Ic6 是疊加噪聲后的數據。在3 種信噪比數據條件下，故障分類結果如圖10 所示，故障分類準確率分別為100%、100%和98.37%。由圖10 可知，測試樣本數據在噪聲注入后，基于CNN 的故障診斷方法的分類效果良好，表明基于CNN 的故障診斷方法具有良好的抗噪能力，驗證了該故障診斷方法用于逆變器故障診斷的魯棒性。基于CNN的故障診斷方法與基于支持向量機的故障診斷方法的故障分類準確率對比如表3所示。基于CNN 的故障診斷方法的抗噪能力要強于基于支持向量機的故障診斷方法。

圖9 噪聲注入前后樣本數據

表3 故障分類準確率對比

圖10 逆變器故障分類的混淆矩陣

（2）稀疏數據條件下故障診斷

在實際應用中，為了節約數據儲存空間、減少數據傳輸量，有必要對所采集的狀態數據進行稀疏化處理。類似于圖像識別中圖片數據的稀疏化處理，在一個電周期內三相定子電流數據稀疏時，應用CNN 對逆變器進行故障診斷分析。設置池化層為3 層，卷積核大小為3，滑動采樣窗口的寬度取10，即單個電周期定子電流采樣數據為10 個。由故障注入仿真實驗，獲取訓練樣本數據86 307 組，測試樣本數據1 430 組。基于上述數據集訓練的CNN 故障診斷模型，故障分類準確率分別為100%（正常）、100%（SNR=30 dB）、100%（SNR=20 dB）和99.44%（SNR=10 dB），表明基于CNN 的故障診斷方法在數據稀疏化情況下，依然可以取得良好的故障分類效果。

（3）=3條件下故障診斷

根據香農采樣定律，一個電周期內3 個采樣數據依然包含故障特征信息。由于采樣數據較少，該情況影響了CNN 中池化層的應用，所以采用“卷積層-卷積層-全局均值池化層-全連接層-輸出層”結構模型。卷積層的卷積核數量分別為300和300，大小分別為3 和3，步長為1，激活函數為ReLU 函數。獲取訓練樣本數據為25 922 組，測試樣本數據為442 組。在CNN 模型迭代100 輪后識別準確率達到0.987 0。故障分類準確率分別為100%（正常）、100%（SNR=30 dB）、100%（SNR=20 dB）和91.40%（SNR=10 dB）。當取值過小時，故障分類準確率受噪聲影響變大。

由（2）、（3）分析可知，即使一個電周期內系統狀態數據的采樣量變少，通過CNN 模型依然能夠有效地提取故障特征量，克服故障信號特征表征不足的問題，實現逆變器的故障診斷。同時注意到，在噪聲干擾條件下，若輸入數據過于稀疏，故障分類的準確率會受很大影響。

（4）故障工況數據集的稀疏化

在實際應用中，開展故障注入實驗，選取工作點越多意味著工作量越大，減少故障注入實驗工作量有助于提高數據驅動故障診斷方法的實用性。因此，該部分選取電機驅動系統工作范圍邊界線（如圖3 中綠色曲線）附近工作點開展故障注入仿真實驗，獲取訓練樣本數據，選取工作點29 個，訓練樣本數據共27 859 組。測試樣本數據與圖8 中測試樣本數據相同。在正常和噪聲數據條件下，故障分類準確率分別為94.3%（正常）、94.18%（SNR=30 dB）、94.07%（SNR=20 dB）和95.56%（SNR=10 dB）。故障數據集稀疏化后，CNN 故障診斷研究效果仍能保持較高的準確率，為該方法的應用提供了參考。

（5）電機型號的影響

相同控制策略下的PMSM 驅動系統具有相似的動態特性。將不同型號電機驅動系統逆變器的故障數據用于CNN 模型訓練，驗證故障診斷方法的普適性。

除前文中所選取的電機驅動系統外，另外選取的PMSM 驅動系統的模型參數如表1 中模型2 所示。在兩個電機驅動系統中開展故障注入仿真實驗，獲取訓練樣本數據共365 768 組，測試樣本數據共24 882 組。在正常和噪聲數據條件下，故障分類準確率分別為100%（正常）、100%（SNR=30 dB）、100%（SNR=20 dB）和96.87%（SNR=10 dB）。這一結果表明本文所提出的故障診斷方法具有較強的適用性，可以用于多型號電機驅動系統逆變器故障診斷，在多型號電機驅動系統遠程監測中具有重要意義。

3.3 故障診斷方法實驗驗證

為了進一步驗證故障診斷方法的有效性，采用南京研旭公司的實驗平臺進行實驗，如圖11 所示。PMSM 驅動系統的參數如表1 中平臺1 所示。實驗中滑動采樣窗口的寬度為38。為了方便驗證診斷方法，僅在（10 N·m，250 r/min）和（20 N·m，500 r/min）兩個工作點采集訓練樣本數據共1 638組，在兩個工作點間過渡狀態采集測試樣本數據共12 519組。部分電流數據處理后結果如圖12 所示，基于實驗數據的故障分類結果如圖13 所示。實驗結果表明，本文中提出的故障診斷方法能夠有效地實現逆變器的各種故障診斷。

圖11 實驗平臺

圖12 工作點（10 N·m，250 r/min）下部分電流數據處理結果

圖13 逆變器故障分類的混淆矩陣

4 結論

本文中以車用PMSM 驅動系統的逆變器為研究對象，提出了一種基于卷積神經網絡的故障診斷方法。該故障診斷方法通過對三相定子電流采樣數據進行預處理，有效降低了系統復雜工況對數據表征故障特征的影響；采用CNN 實現了對逆變器功率管開路、電機相電路開路、電流傳感器信號丟失等幾種典型故障的特征提取和分類；搭建了PMSM 驅動系統仿真模型，探究了采樣噪聲、采樣數據稀疏、訓練樣本數據集稀疏化、電機型號不同等情況下，所提出故障診斷方法的適用性。仿真結果驗證了該故障診斷方法的魯棒性，而實驗結果驗證了故障診斷方法的有效性。