基于XGBoost的SRD功率變換器故障定位研究

唐 靜

(成都工業(yè)學(xué)院 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院,成都 611730)

開關(guān)磁阻電機(jī)(Switched Reluctance Motor,SRM)具有結(jié)構(gòu)簡單、起動(dòng)轉(zhuǎn)矩大、起動(dòng)電流小、調(diào)速性能好等優(yōu)點(diǎn),同時(shí)其驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的可靠性好,容錯(cuò)性能高,使得開關(guān)磁阻電機(jī)在惡劣環(huán)境下的應(yīng)用有絕對的市場優(yōu)勢。但是,在實(shí)際應(yīng)用中,開關(guān)磁阻電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)(Switched Reluctance Driver,SRD)的功率變換器開關(guān)管發(fā)生短路或開路故障的概率較大[1]。開關(guān)管一旦故障,SRM輸入的三相電流將不再平衡,導(dǎo)致輸出轉(zhuǎn)矩也不平衡,從而其合成轉(zhuǎn)矩具有較大的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng),嚴(yán)重時(shí)會(huì)損壞電機(jī)。因此,及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)功率變換器開關(guān)管故障并準(zhǔn)確定位故障成為了當(dāng)下研究熱點(diǎn)之一。

針對SRD功率變換器故障的研究中,文獻(xiàn)[2-5]使用三相不對稱功率變換器,主要以SRM的三相電流變化為故障判斷依據(jù),其考慮的特征量較少。文獻(xiàn)[6]提出了一種N+2式功率變換器,根據(jù)不同的功率變換器結(jié)構(gòu),比較幾種不同的斷路故障下中點(diǎn)電流變化情況,總結(jié)不同故障對應(yīng)電流的特征。文獻(xiàn)[7]提出一種基于直流母線電流和續(xù)流總線電流數(shù)字化信號(hào)的變換器故障在線診斷方案,通過比較不同故障下直流母線電流和續(xù)流總線電流的不同來判別故障類型及定位故障相,該方法相對于三相電流檢測方案,節(jié)省了傳感器數(shù)目,可實(shí)現(xiàn)故障定位。以上文獻(xiàn)主要依靠傳統(tǒng)的故障檢測方法,對電機(jī)反饋的各個(gè)量進(jìn)行分解分析得出結(jié)果,過程繁復(fù)且計(jì)算復(fù)雜。而很少有將人工智能與SRD功率變換器故障診斷相結(jié)合的研究。目前,隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,本文針對SRD的功率變換器開關(guān)管易發(fā)生短路或開路故障的問題,以人工智能為基礎(chǔ),綜合考慮開關(guān)磁阻電機(jī)在故障狀態(tài)下發(fā)生變化的各個(gè)電量和物理量,構(gòu)建一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的功率變換器故障定位系統(tǒng)。該方法不需要精確的數(shù)學(xué)模型,只需要以人工智能技術(shù)為支持,以知識(shí)為基礎(chǔ),將歷史的故障信息與人類專家知識(shí)進(jìn)行結(jié)合,從而實(shí)現(xiàn)故障的智能診斷。本文以三相12/8極開關(guān)磁阻電機(jī)為控制對象,電機(jī)額定轉(zhuǎn)速為1 000 r/min,額定轉(zhuǎn)矩為100 N·m。主電路開關(guān)管采用絕緣柵雙極型晶體管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT),使用三相不對稱功率變換器,以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ),綜合考慮了SRM的電流、轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速等特征量,構(gòu)建一種基于極限梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的功率變換器故障定位系統(tǒng),通過在線仿真驗(yàn)證該方法的可行性。

1 故障類型分析

以三相12/8極開關(guān)磁阻電機(jī)為控制對象,使用三相不對稱功率變換器,其功率變換器結(jié)構(gòu)如圖1所示。在開關(guān)磁阻電機(jī)的控制方法中,可以以上橋臂作為斬波管,下橋臂作為位置管;也可以以上下兩管同時(shí)作為斬波管和位置管[2-3,9]。本文采用上下兩管同時(shí)作為斬波管和位置管,即每相上下兩管同時(shí)導(dǎo)通、同時(shí)關(guān)斷的方法對電機(jī)進(jìn)行控制。

圖1 三相不對稱功率變換器

IGBT的故障類型主要有開路故障和短路故障2種,由于本文采用每相上下兩管同時(shí)導(dǎo)通、同時(shí)關(guān)斷的方法對電機(jī)進(jìn)行控制,因此,任意一相上管或下管發(fā)生開路故障產(chǎn)生的現(xiàn)象相同,任意一相上管或下管發(fā)生短路故障產(chǎn)生的現(xiàn)象相同。因此在分析開路故障和短路故障時(shí),均以C相下橋臂T6故障為例進(jìn)行分析。

1.1 開路故障

C相開路故障如圖2所示。當(dāng)T6發(fā)生開路故障時(shí),由于C相下橋臂斷開,Lc始終得不到勵(lì)磁電流,而A、B兩相正常勵(lì)磁,在其導(dǎo)通角范圍內(nèi),La、Lb均正常得電,使得三相電流不再對稱,同時(shí)由于C相得不到電流,在C相導(dǎo)通的角度范圍內(nèi),也不再產(chǎn)生電磁力,導(dǎo)致三相輸出轉(zhuǎn)矩不再對稱,此時(shí)電機(jī)為了保持足夠的電磁轉(zhuǎn)矩以驅(qū)動(dòng)負(fù)載,A、B兩相將產(chǎn)生比正常時(shí)更大的電磁轉(zhuǎn)矩,從而導(dǎo)致A、B兩相電流比正常運(yùn)行時(shí)更大,電磁轉(zhuǎn)矩極其不平衡,電機(jī)將產(chǎn)生較大的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng),同時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速也會(huì)有一定的波動(dòng)。

圖2 C相開路故障時(shí)IGBT狀態(tài)

在額定轉(zhuǎn)速1 000 r/min、20 N·m負(fù)載轉(zhuǎn)矩下,0.2 s發(fā)生C相單管開路故障,可得電機(jī)故障時(shí)的電流、轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速波形,如圖3～5所示。

圖3 C相開路故障時(shí)SRM三相電流

從圖3可以看出,A、B兩相電流峰值增大,C相電流持續(xù)為零。從圖4可以看出,A、B兩項(xiàng)轉(zhuǎn)矩峰值增大,C相轉(zhuǎn)矩持續(xù)為零。從圖5可以看出,電機(jī)轉(zhuǎn)速出現(xiàn)波動(dòng),但平均轉(zhuǎn)速基本保持不變。

圖4 C相開路故障時(shí)SRM三相轉(zhuǎn)矩

圖5 C相開路故障時(shí)SRM轉(zhuǎn)速

1.2 短路故障

當(dāng)T6發(fā)生短路故障時(shí),C相應(yīng)有2種狀態(tài)。第1種狀態(tài):當(dāng)T3導(dǎo)通時(shí),C相正常導(dǎo)通,系統(tǒng)正常運(yùn)行,如圖6(a)所示;第2種狀態(tài):當(dāng)T3關(guān)斷時(shí),C相本應(yīng)該關(guān)斷,但Lc經(jīng)D6續(xù)流,電流持續(xù)不會(huì)下降,此時(shí)C相電感正處于下降階段,連續(xù)的電流會(huì)產(chǎn)生一定的制動(dòng)轉(zhuǎn)矩,阻礙電機(jī)正常運(yùn)行,如圖6(b)所示。

(a)IGBT流過電流狀態(tài)1

(b)IGBT流過電流狀態(tài)2圖6 C相短路故障時(shí)IGBT狀態(tài)

在額定轉(zhuǎn)速1 000 r/min、20 N·m負(fù)載轉(zhuǎn)矩下,0.2 s時(shí)發(fā)生C相單管短路故障,可得電機(jī)故障時(shí)的電流、轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速波形,如圖7～9所示。

圖7 C相短路故障時(shí)SRM三相電流

從圖7可以看出,A相電流峰值增加,B相電流趨于零,C相電流持續(xù)在較大值上下波動(dòng)。從圖8可以看出,A相轉(zhuǎn)矩峰值增加,B相轉(zhuǎn)矩趨于零,C相轉(zhuǎn)矩峰值增加且在負(fù)方向出現(xiàn)制動(dòng)轉(zhuǎn)矩。從圖9可以看出,電機(jī)轉(zhuǎn)速出現(xiàn)較大波動(dòng),但平均轉(zhuǎn)速基本保持在1 000 r/min左右。

圖8 C相短路故障時(shí)SRM三相轉(zhuǎn)矩

圖9 C相短路故障時(shí)SRM轉(zhuǎn)速

根據(jù)以上分析可以看出,不管是IGBT開路故障還是短路故障,故障相的電流、轉(zhuǎn)矩波形趨勢均會(huì)發(fā)生變化,同時(shí)會(huì)引起非故障相的電流、轉(zhuǎn)矩波形趨勢發(fā)生變化。并且故障時(shí),開關(guān)磁阻電機(jī)均能在原來的轉(zhuǎn)速附近繼續(xù)運(yùn)行,在缺乏足夠經(jīng)驗(yàn)的情況下,難以通過目測電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)判斷功率變換器是否故障。即使發(fā)現(xiàn)了變換器故障,也難以通過傳感器波形準(zhǔn)確定位到故障相,同時(shí)難以確定故障類型,所以針對這一難點(diǎn),本文對功率開關(guān)管進(jìn)行故障相定位和故障類型檢測研究。

2 算法介紹

本文采用XGBoost算法進(jìn)行數(shù)據(jù)建模,該算法是梯度提升決策樹(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法[8]的優(yōu)化和延伸。在GBDT的基礎(chǔ)上,XGBoost引入了正則項(xiàng),可有效防止模型過擬合;其次,XGBoost算法不僅使用一階導(dǎo)數(shù)計(jì)算偽殘差,還計(jì)算二階導(dǎo)數(shù),可快速地構(gòu)建新的基模型。

XGBoost算法的目標(biāo)函數(shù)為[9]:

(1)

函數(shù)f(x+Δx)在點(diǎn)x處用泰勒公式展開:

(2)

則t時(shí)刻的損失函數(shù)可近似為:

(3)

式中,gi為t-1時(shí)刻的損失函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù):

(4)

hi為t-1時(shí)刻的損失函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù):

(5)

則目標(biāo)函數(shù)可近似為:

(6)

正則化項(xiàng)Ω(ft)表示樹的復(fù)雜度[10]:

(7)

3 模型構(gòu)建

首先通過獲取歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器,再利用建立好的分類器進(jìn)行SRD功率變換器故障定位。其控制流程如圖10所示。

圖10 故障定位流程

根據(jù)前文故障類型分析可知,當(dāng)開關(guān)磁阻電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)功率變換器任意一相IGBT發(fā)生短路或開路故障時(shí),A、B、C三相電流將不再對稱,會(huì)直接導(dǎo)致輸出轉(zhuǎn)矩產(chǎn)生波動(dòng),且不同負(fù)載的情況下,電機(jī)轉(zhuǎn)速也會(huì)跟隨負(fù)載變化發(fā)生不同程度的波動(dòng);同時(shí)電機(jī)的正常運(yùn)行還依賴于準(zhǔn)確的位置反饋。

基于上述分析,定義ABC三相電流(Ia,Ib,Ic)、ABC三相輸出轉(zhuǎn)矩(Ta,Tb,Tc)、ABC三相位置信息(θa,θb,θc)、電機(jī)轉(zhuǎn)速(v)作為特征向量x,即:

x=(Ia,Ib,Ic,Ta,Tb,Tc,θa,θb,θc,v)。

根據(jù)功率變換器故障點(diǎn)的不同,將故障分為A相IGBT短路、A相IGBT開路故障;B相IGBT短路、B相IGBT開路故障;C相IGBT短路、C相IGBT開路故障和IGBT無故障7種情況,故障種類標(biāo)簽設(shè)置為y,如表1所示。

表1 故障種類標(biāo)簽設(shè)置

在Matlab/Simulink環(huán)境下,以三相12/8極開關(guān)磁阻電機(jī)為控制對象搭建開關(guān)磁阻電機(jī)直接瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩控制的調(diào)速系統(tǒng),該系統(tǒng)主要包括SRM電機(jī)本體、功率變換器、轉(zhuǎn)矩分配器、轉(zhuǎn)矩估計(jì)器、比例積分(PI)調(diào)節(jié)器、位置檢測模塊、電流檢測模塊以及速度檢測模塊等[11]。SRD系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)框圖如圖11所示。

圖11 SRD系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)框圖

獲取數(shù)據(jù)時(shí),給定轉(zhuǎn)速Vref以300 r/min為初始值,5 r/min為步長,1 000 r/min為終止值逐步增加;負(fù)載轉(zhuǎn)矩以0 N·m為初始值,1 N·m為步長,100 N·m為終止值逐步增加,在不同轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩的情況下分別設(shè)置符合表1的6種故障,最終隨機(jī)獲取2 000組無故障數(shù)據(jù)、2 000組A相IGBT短路和開路故障數(shù)據(jù)、2 000組B相IGBT短路和開路故障數(shù)據(jù)、2 000組C相IGBT短路和開路故障數(shù)據(jù)。將8 000組數(shù)據(jù)按7∶3的比例切分,5 600組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,用于訓(xùn)練分類器模型;2 400組數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集,用于測試分類器的精度。

根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗整理,并采用XGBoost算法建模,綜合使用準(zhǔn)確率、召回率、f1-score對模型進(jìn)行評估,評價(jià)指標(biāo)定義如下:

1)準(zhǔn)確率:

(9)

2)精確率:

(10)

3)召回率:

(11)

4)f1-score:

(12)

在式(9)～(12)中,TP(True Positive)為真正例,表示將正類正確預(yù)測為正類數(shù);FP(False Positive) 為假正例,表示將負(fù)類錯(cuò)誤預(yù)測為正類數(shù);TN(True Negative) 為假負(fù)例,表示將正類錯(cuò)誤預(yù)測為負(fù)類數(shù);FN(False Negative) 為真負(fù)例,表示將負(fù)類正確預(yù)測為負(fù)類數(shù)。評估結(jié)果如表2所示。

表2 評估結(jié)果

由表2可知,使用XGBoost算法訓(xùn)練的分類器對6種故障類型進(jìn)行分類,其準(zhǔn)確率平均值達(dá)到99%,召回率平均值達(dá)到96%,f1-score平均值達(dá)到97%。其中,準(zhǔn)確率表示被分為正類的樣本中實(shí)際為正類的樣本比例,用于評價(jià)結(jié)果的質(zhì)量。召回率表示實(shí)際為正類的樣本被分為正類的樣本比例,用于評價(jià)結(jié)果的完整性。f1-score則是綜合考慮精確率和召回率的結(jié)果。根據(jù)評估結(jié)果可以看出分類器性能良好。

為更好地說明XGBoost算法的性能,以GBDT算法和SVM算法訓(xùn)練分類器進(jìn)行對比分析,所使用的數(shù)據(jù)集與XGBoost算法一致,3種不同算法返回的結(jié)果如表3所示。

表3 不同分類器結(jié)果對比

從表3可以看出,使用XGBoost算法訓(xùn)練的分類器,其準(zhǔn)確率、召回率、f1-score均優(yōu)于GBDT算法和SVM算法訓(xùn)練的分類器。

4 結(jié)束語

本文構(gòu)建了一種基于XGBoost算法的SRD功率變換器故障定位方法。以12/8極SRM為對象,通過Matlab/Simulink獲取不同類型的故障數(shù)據(jù)并訓(xùn)練分類器,其準(zhǔn)確率、召回率、f1-score均達(dá)到96%以上。同時(shí)與GBDT、SVM算法進(jìn)行對比分析,結(jié)果表明本文使用的分類器能更準(zhǔn)確地判斷出功率變換器的故障相及故障類型。證明基于XGBoost算法的SRD功率變換器故障定位方法可行且效果佳。