基于自適應(yīng)滑窗的開關(guān)磁阻電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)故障診斷

楊文浩，茍 斌，雷 渝，宋瀟瀟，王 軍

(1.西華大學(xué) 電氣與電子信息學(xué)院，成都 610039；2.四川省電力電子節(jié)能技術(shù)與裝備高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都 610039)

0 引 言

開關(guān)磁阻電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)(以下簡稱SRD)具有結(jié)構(gòu)簡單、容錯力強(qiáng)、運(yùn)行高效等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于航空航天、軌道交通等領(lǐng)域[1]。但SRD中功率變換器的絕緣柵雙極型晶體管(以下簡稱IGBT)和傳感器在實(shí)際運(yùn)行中易發(fā)生故障[2-5]。IGBT短路、開路故障，傳感器噪聲、卡死等故障，會導(dǎo)致電機(jī)失速或工作在不平衡狀態(tài)，甚至?xí)斐蒘RD癱瘓。因此，SRD中功率變換器IGBT和傳感器故障的快速診斷、精確定位成為專家學(xué)者的研究熱點(diǎn)。

目前，國內(nèi)外專家學(xué)者對電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)的故障診斷方法主要有基于模型、基于信號、基于數(shù)據(jù)三類[6]。基于模型的故障診斷方法，通過建立數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)對故障的在線診斷[7-10]。文獻(xiàn)[7]通過測量直流母線電流和續(xù)流總線電流，建立邏輯診斷模型。該方法能夠在幾個PWM周期內(nèi)診斷故障，但是增加了系統(tǒng)邏輯復(fù)雜度。文獻(xiàn)[9]通過公式推導(dǎo)與數(shù)學(xué)分析，建立雙饋異步發(fā)電機(jī)的多回路數(shù)學(xué)模型，計(jì)算轉(zhuǎn)子平均瞬時功率實(shí)現(xiàn)匝間短路故障診斷。基于信號的故障診斷方法，通常需要增加額外的傳感器對特征信號進(jìn)行采集，來實(shí)現(xiàn)故障診斷[11-14]。文獻(xiàn)[11]將高頻電壓信號注入功率變換器，通過分析采集的三相電流頻率和幅值，實(shí)現(xiàn)對故障的診斷。該方法雖不用增加額外的傳感器，但因高頻信號的注入，電機(jī)將會產(chǎn)生噪聲和附加損耗。文獻(xiàn)[13]通過檢測定子電流信號和振動信號實(shí)現(xiàn)對定子繞組和滾子軸承的故障診斷。該方法額外增加了3個振動傳感器，系統(tǒng)成本隨之提高。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，診斷速度快且精度高，但需要離線訓(xùn)練及參數(shù)調(diào)試[15-20]。文獻(xiàn)[15]通過小波分析與支持向量機(jī)，實(shí)現(xiàn)功率變換器IGBT故障診斷，但需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理與離線訓(xùn)練。

分析基于模型、基于信號、基于數(shù)據(jù)三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，為了使基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法離線處理速度快，簡化參數(shù)調(diào)試過程，本文將k-近鄰算法(以下簡稱kNN)與極限學(xué)習(xí)機(jī)(以下簡稱ELM)算法相結(jié)合，提出了一種基于自適應(yīng)滑窗的故障診斷方法。kNN算法分類精度高，易于實(shí)現(xiàn)，不需要離線訓(xùn)練，但是在近鄰距離較大時，計(jì)算復(fù)雜，響應(yīng)速度較慢。ELM離線訓(xùn)練和在線分類速度快、精度高，其結(jié)合kNN算法不但能夠相互補(bǔ)償提高精度，還能提高診斷系統(tǒng)的響應(yīng)速度，避免復(fù)雜的參數(shù)調(diào)試過程。該方法通過快速傅里葉變換(以下簡稱FFT)對事先獲取的開關(guān)磁阻電機(jī)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并利用特征選擇算法ReliefF降低特征數(shù)據(jù)維數(shù)。通過kNN及集成ELM形成自適應(yīng)滑窗診斷機(jī)制，從而實(shí)現(xiàn)對SRD故障的快速診斷。通過MATLAB/Simulink離線和在線仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法的有效性。

1 SRD故障類型

本文以使用三相不對稱功率變換器的12/8極SRD作為研究對象，SRD如圖1所示。

圖1 SRD框圖

IGBT故障分為短路故障和開路故障兩類。當(dāng)功率變換器一相單個IGBT發(fā)生開路故障時，該相將不會繼續(xù)產(chǎn)生勵磁，通常有硬件保護(hù)采取相應(yīng)措施，避免發(fā)生二次故障。當(dāng)功率變換器一相單個IGBT發(fā)生短路故障時，整個驅(qū)動系統(tǒng)仍保持運(yùn)行，因此，短路故障是一種潛在故障。此時，故障相仍能產(chǎn)生勵磁，但故障相電流將會大幅增加，產(chǎn)生大量熱量，長時間運(yùn)行在這種狀態(tài)可能導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。所以，本文主要針對單個IGBT短路故障。A相單個IGBT故障時，A相電流如圖2所示。

(a) A相單管開路故障電流

(b) A相單管短路故障電流

圖2A相單個IGBT故障電流

傳感器故障通常分為噪聲、卡死、偏移三種類型，分別由式(1)、式(2)、式(3)表示。

(1)

(2)

(3)

式中：y1(t)，y2(t)，y3(t)分別為傳感器噪聲、卡死、偏移故障輸出；yn(t)為傳感器正常輸出值；Δφ(t)為白噪聲；C(t)和C1(t)為故障下的恒定值；t0為故障發(fā)生時刻。

在實(shí)際運(yùn)行過程中，傳感器受環(huán)境、使用年限等影響，常出現(xiàn)噪聲故障。電流傳感器發(fā)生噪聲故障時，系統(tǒng)將產(chǎn)生大量諧波并發(fā)熱，使系統(tǒng)工作在不平衡狀態(tài)下，導(dǎo)致電磁轉(zhuǎn)矩和電機(jī)轉(zhuǎn)速出現(xiàn)波動。而轉(zhuǎn)速傳感器的噪聲故障將會影響系統(tǒng)的控制策略，導(dǎo)致控制效果不佳，電機(jī)轉(zhuǎn)速無法保持恒定。傳感器發(fā)生噪聲故障時，A相電流如圖3所示。

(a) 轉(zhuǎn)速傳感器噪聲故障

(b) A相電流傳感器噪聲故障

圖3傳感器故障A相電流

本文主要診斷的SRD故障類型及故障標(biāo)簽設(shè)置如表1所示。

表1 SRD故障標(biāo)簽

2 故障診斷方法

本文的方法分為離線數(shù)據(jù)處理和在線故障診斷兩個部分。故障診斷結(jié)構(gòu)如圖4所示。

離線數(shù)據(jù)處理部分通過三相電流傳感器獲取三相電流作為原始數(shù)據(jù)，對不同故障下的數(shù)據(jù)設(shè)置標(biāo)簽進(jìn)行區(qū)分。本文采用FFT對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行諧波分析提取故障特征，對多個特征量的主要諧波成分的幅值連接起來并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并通過ReliefF算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，降低數(shù)據(jù)維數(shù)，便于集成ELM和kNN訓(xùn)練。

在線故障診斷部分有3個窗口。窗口1，通過kNN和集成ELM分類器1對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，如若兩種算法分類結(jié)果一致，則認(rèn)為該分類結(jié)果可靠，否則不可靠，不可靠數(shù)據(jù)滑動進(jìn)入窗口2；窗口2，通過集成ELM分類器2對窗口1不可靠數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，根據(jù)分類規(guī)則，不可靠數(shù)據(jù)滑動進(jìn)入窗口3；窗口3，對上一窗不可靠數(shù)據(jù)經(jīng)過kNN進(jìn)行全分類，得到分類結(jié)果，至此，所有故障數(shù)據(jù)將被診斷完成，得到分類結(jié)果。

圖4 故障診斷結(jié)構(gòu)圖

2.1 快速傅里葉變換

FFT算法利用了數(shù)字信號在時間域的卷積操作等價于頻率域的乘法操作的性質(zhì)，避免離散傅里葉變換(以下簡稱DFT)中相同多項(xiàng)式的重復(fù)計(jì)算，有效提高了計(jì)算速度。DFT可以表示：

(4)

FFT則是將DFT多項(xiàng)式中奇數(shù)項(xiàng)與偶數(shù)項(xiàng)分別表示：

(5)

式中：

奇數(shù)項(xiàng)與偶數(shù)項(xiàng)多項(xiàng)式相同，符號不同，避免了重復(fù)計(jì)算。由于傳感器噪聲故障會產(chǎn)生大量諧波，故本文采用FFT算法分析三相電流數(shù)據(jù)諧波頻譜特性，用以區(qū)分故障類型。

2.2 ReliefF特征選擇算法

ReliefF是二分類特征選擇Relief算法擴(kuò)展用于多分類特征選擇的算法。ReliefF算法每次從訓(xùn)練樣本集中隨機(jī)取出一個樣本R，然后從和R同類的樣本集中找出R的k個近鄰樣本Hj，從每個R的不同類的樣本集中均找出k個近鄰樣本Mj(C)，根據(jù)下式得到特征權(quán)重。

式中：diff(A，R1，R2)表示樣本R1，R2在特征A上的差。

2.3 kNN算法

kNN算法是一種惰性算法，不需要離線訓(xùn)練模型，并且診斷速度快，通常僅需要調(diào)試近鄰距離和距離算法這兩個參數(shù)。該算法分類原理是通過尋找測試樣本在訓(xùn)練集最類似的k個樣本，并通過設(shè)置好的分類規(guī)則對k個類似樣本進(jìn)行處理，從而得到最終分類結(jié)果。常見的距離計(jì)算法包括：

1) cityblock：

(7)

2) euclidean：

(8)

3) hamming：僅用于字符串，兩個等長度字符串相對位置上不同字符串的個數(shù)。

4) cosine：通過測量兩個夾角的度數(shù)來度量兩者之間的相似度，夾角度數(shù)0則相似度為1，180°則相似度為-1。

2.4 ELM算法

ELM是一種具有隨機(jī)性的快速學(xué)習(xí)算法，ELM在計(jì)算時初始化輸入權(quán)重和偏置，并得到響應(yīng)的輸出權(quán)重，正是這種隨機(jī)性使得ELM適用于數(shù)據(jù)量較大的情況。ELM在使用時僅需要調(diào)節(jié)隱藏層數(shù)目、激活函數(shù)等參數(shù)。

對于有N個樣本的L層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，樣本：

Xi=[xi1,xi2,…,xin]T

ti=[ti1,ti2,…，tin]T

其網(wǎng)絡(luò)可以表示：

(9)

式中：g(x)為激活函數(shù)；Wi為輸入權(quán)重；βi為輸出權(quán)重；bi為隱層單元的偏置。

但隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終目的是輸出盡可能得小，可以表示：

(10)

式中：oj為實(shí)際輸出；tj為期望輸出。

根據(jù)式(6)和式(7)，L層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在：

(11)

簡化式(11)，根據(jù)矩陣表示:

Hβ=T

(12)

式中：H表示隱層節(jié)點(diǎn)的輸出，也即激活函數(shù)的輸出；T為期望的輸出；β為輸出權(quán)重。

由于H是由激活函數(shù)得到，一旦輸入權(quán)重和偏置隨機(jī)確定，設(shè)定好激活函數(shù)后，輸出權(quán)重也就確定，式(12)可以改寫如下：

β=H-1T

(13)

式中：H-1為H的Moore-Penrose廣義逆矩陣。

ELM已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于分類和擬合問題中，相對于傳統(tǒng)的方法，這種算法訓(xùn)練速度更快，調(diào)試參數(shù)更少。傳統(tǒng)的ELM在分類問題中僅用于二分類問題，對于本文的多故障分類，需要采用多分類ELM。

2.5 多分類ELM

根據(jù)式(11)和式(12)能夠得到：

(14)

式中：h(x)=[h1(x),h2(x),…,hL(x)]為隱藏層的輸出矢量；β=[β1(x),β2(x),…,βL(x)]T為隱藏層節(jié)點(diǎn)的輸出權(quán)重；h(x)實(shí)質(zhì)上就是輸入數(shù)據(jù)到特征空間H上的映射。

對于二分類器，其決策函數(shù)：

f(x)=sign[h(x)β]

(15)

對于二分類問題，ELM僅使用單個輸出節(jié)點(diǎn)，并將其輸出值最接近的類別作為輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測類別。對于多分類問題，目前使用的方法有兩種：

1) 采用單輸出多分類：即ELM僅采用單個輸出節(jié)點(diǎn)，但有多個類別，輸出值最接近的類別被選作為輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測類別。能夠看出，此時二分類問題是單輸出多分類器的一種特殊情況。

2) 采用多輸出多分類：即ELM采用多個輸出節(jié)點(diǎn)，并將多個輸出節(jié)點(diǎn)的最大輸出所最接近的類別作為輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測類別。m個節(jié)點(diǎn)的輸出值矢量應(yīng)為f(x)=[f1(x),f2(x),…,fm(x)],這時其決策函數(shù)可以寫為：

(16)

2.6 集成ELM

由于ELM具有隨機(jī)性，會導(dǎo)致在相同輸入情況下輸出可能會有所不同。但正是因?yàn)檫@種隨機(jī)性，可以對多個分類器進(jìn)行訓(xùn)練構(gòu)成集成分類器，從而提高分類精度。

2.6.1 學(xué)習(xí)過程

對于單個ELM分類器，它們隨機(jī)輸入權(quán)重和偏置。對于集成ELM，每一個ELM分類器間相互補(bǔ)償，從而減小誤差提高分類精度。本文所采用的集成ELM學(xué)習(xí)過程表示如下。

對于一個包含E個單個ELM分類器的集成分類器，共D組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)特征個數(shù)F個，即F×D。

1)隨機(jī)從D組數(shù)據(jù)中取出d組數(shù)據(jù)。

2)在隱藏層數(shù)目優(yōu)化范圍內(nèi)隨機(jī)取得隱藏層個數(shù)及激活函數(shù)。

3)訓(xùn)練分類器

2.6.2 分類規(guī)則

對于兩個相似的樣本，輸出節(jié)點(diǎn)的值將會非常接近。這時，運(yùn)用前文所描述的分類規(guī)則，通常誤診斷率相對較高。本文提出一種分類規(guī)則，這種分類規(guī)則既能準(zhǔn)確地判斷數(shù)據(jù)分類結(jié)果的可靠性，又能與kNN算法相互補(bǔ)償。

對于集成分類器1，包含E個單個ELM分類器的集成分類器，共D組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)特征個數(shù)F個，即F×D。規(guī)則如下：

1) 單個ELM分類類別即輸出節(jié)點(diǎn)的最大值所預(yù)測的類別。

2) 集成ELM分類器預(yù)測類別即單個ELM分類器預(yù)測類別最大相同數(shù)目所預(yù)測的類別。

3) 數(shù)據(jù)全分類。

集成分類器1分類結(jié)果與kNN分類結(jié)果進(jìn)行比較，若相同，則認(rèn)為是第一窗分類結(jié)果；若不同，則認(rèn)為分類不可靠，將滑動到下一窗。

對于集成分類器2，包含E個單個ELM分類器的集成分類器，共D組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)特征個數(shù)F個，即F×D。規(guī)則如下：

1) 單個ELM輸出節(jié)點(diǎn)的最大與第二大輸出值之差大于某個閾值，且最大的輸出值大于某個閾值，則認(rèn)為是預(yù)測類別，即：

f1(x)>f2(x)>…>fi(x)

iff1(x)-f2(x)>oandf1(x)>p

式中：p，o為使用者所設(shè)定的判斷單個ELM分類是否可靠的閾值。

2) 集成ELM分類器認(rèn)為E個單個ELM分類器的預(yù)測類別最多的與第二多的之差大于某閾值，且第二大的預(yù)測數(shù)目不為0，則認(rèn)為預(yù)測類別為最多數(shù)目所屬類別，否則認(rèn)為數(shù)據(jù)不可靠，即:

am>an>…>av

ifam-an>qandan≠0

式中：q為使用者所設(shè)定的判斷集成ELM分類器預(yù)測結(jié)果是否可靠的閾值。

E個ELM分類器分類結(jié)果如表2所示。

表2 ELM分類結(jié)果

表2中，a1+a2+…+a8=E。

3 離線仿真驗(yàn)證

3.1 數(shù)據(jù)獲取

本文以三相12/8開關(guān)磁阻電機(jī)作為研究對象，電機(jī)模型參數(shù)如表3所示。在MATLAB/Simulink中搭建SRD仿真模型，模型包括開關(guān)磁阻電機(jī)、三相不對稱功率變換器、電流硬斬波控制策略模塊。Simulink仿真如圖5所示。

圖5 Simulink仿真結(jié)構(gòu)

電機(jī)參數(shù)數(shù)值電機(jī)參數(shù)數(shù)值相數(shù)(極數(shù))3(12/8)額定轉(zhuǎn)速ne/(r·min-1)1000額定轉(zhuǎn)矩Te/(N·m)106額定功率Pe/kW11定子內(nèi)徑Φsi/mm164轉(zhuǎn)子內(nèi)徑Φri/mm60定子外徑Φso/mm260轉(zhuǎn)子外徑Φro/mm163定子軛高h(yuǎn)es/mm15轉(zhuǎn)子軛高h(yuǎn)er/mm24定子極弧/mm0.5轉(zhuǎn)子極弧/mm0.355定子鐵心長ls/mm210硅鋼片疊壓系數(shù)0.95

開關(guān)磁阻電機(jī)采用電流斬波控制方式時，功率變換器每相兩個IGBT在運(yùn)行過程中同時開通或同時關(guān)斷。因此，無論是上管短路還是下管短路，將會對系統(tǒng)產(chǎn)生相同的影響。本文以上管短路為例，對單管故障進(jìn)行診斷，由于三相功率變換器各相相互獨(dú)立并具有對稱性，為了避免拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的對稱性導(dǎo)致電流波形類似，特征量特征不明顯，并且不增加SRD中所使用的傳感器，本文選用ia-ib，ib-ic，ia-ic三個特征量作為故障診斷依據(jù)。通過FFT對電流數(shù)據(jù)進(jìn)行諧波分析，ReliefF算法選擇權(quán)重占比較大的特征作為診斷依據(jù)，能夠得到如圖6所示故障特征。當(dāng)各相單個IGBT短路、轉(zhuǎn)速傳感器故障、各相電流傳感器發(fā)生噪聲故障時，所提取的特征波形具有明顯的區(qū)分度。

(a) 正常特征

(b) A相單管短路故障特征

(c) 轉(zhuǎn)速傳感器噪聲故障特征

(d) A相電流傳感器噪聲故障特征

圖6故障特征

為了證明本文的故障診斷方法的可靠性，原始數(shù)據(jù)在不同負(fù)載、不同轉(zhuǎn)速下進(jìn)行采集。本文的開關(guān)磁阻電機(jī)模型額定轉(zhuǎn)速為1 000 r/min，額定負(fù)載轉(zhuǎn)矩110 N·m。數(shù)據(jù)采集過程中，電機(jī)轉(zhuǎn)速由400 r/min每間隔2.5 r/min增加到1 000 r/min，負(fù)載轉(zhuǎn)矩由0每間隔0.5 N·m增加到120 N·m，確保原始數(shù)據(jù)集包含低速到高速、空載到過載，每種故障采集482組數(shù)據(jù)，因此，7種故障和正常狀態(tài)下共有3 856組數(shù)據(jù)。其中20%的數(shù)據(jù)用于測試，80%數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，所以有771組數(shù)據(jù)用于測試，3 085組數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練。

3.2 參數(shù)調(diào)試

根據(jù)前文分析可知，kNN算法與ELM算法僅需要調(diào)試較少的參數(shù)。kNN算法通常只需要調(diào)試它的近鄰距離以及距離計(jì)算方法。近鄰距離在[1,20]間進(jìn)行尋優(yōu)，距離計(jì)算方法中hamming法僅適用于二分類問題，因此在本文中不適用。如圖7所示，在采用近鄰距離在[1，2]這個范圍內(nèi)三種距離計(jì)算方法的分類精度都較高，在距離為1和2兩個點(diǎn)時，cityblock距離計(jì)算方法分類精度達(dá)到了98.70%，因此，本文選擇采用鄰近距離為1，距離計(jì)算方法為cityblock。

圖7 kNN參數(shù)優(yōu)化圖

ELM參數(shù)僅需要調(diào)試激活函數(shù)類型、隱藏層數(shù)目。在全部原始數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取80%作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，20%作為測試數(shù)據(jù)。在不同激活函數(shù)和不同隱藏層數(shù)目下，hardlim作為激活函數(shù)時，分類精度不穩(wěn)定，如圖8所示，其余4種作為激活函數(shù)時能夠在[300，500]區(qū)間內(nèi)獲得最大分類精度，且在局部區(qū)間內(nèi)sigmod作為激活函數(shù)時能夠獲得最大精度97.80%。因此，本文選取sigmod作為激活函數(shù)，隱藏層最優(yōu)范圍為[300，500]。

圖8 ELM參數(shù)優(yōu)化圖

kNN算法與單個ELM算法參數(shù)已經(jīng)確定，對于集成ELM而言，仍需要調(diào)試選擇合適的閾值，以保證能夠準(zhǔn)確地分類并與kNN算法相互補(bǔ)償。對于集成分類器2，閾值p用以確定單個ELM分類器的結(jié)果是否可信，若p，o值設(shè)置得過大，可能會導(dǎo)致高的分類精度，但同時會使得不可信的單個分類器變多，甚至所有的單個ELM分類器的結(jié)果都不可信；若p，o值設(shè)置得過小，將會導(dǎo)致分類精度降低，但是能夠使更多的單個ELM分類器的分類結(jié)果可信。同樣，閾值q的設(shè)置用于判斷集成ELM分類器2的分類結(jié)果是否可靠，若q值設(shè)置得過大，將會使第二窗產(chǎn)生的不可靠樣本增加，第三窗分類精度可能會有所降低；若q值設(shè)置得過小，在第二窗可能會產(chǎn)生更多的誤診斷，導(dǎo)致分類精度降低。因此，合適的閾值是保證精度的重要因素，本文將p值設(shè)置為0，o設(shè)置為0.7，將q值設(shè)置為20。

3.3 仿真結(jié)果分析

為驗(yàn)證算法的有效性，通過MATLAB/Simulink仿真,診斷結(jié)果如表4所示。

表4 診斷結(jié)果

根據(jù)表4可知，測試樣本集含有771組數(shù)據(jù)，在窗口1，kNN與集成ELM分類器1聯(lián)合使用時，有760組數(shù)據(jù)被診斷，誤診斷數(shù)為5組，該窗分類精度高達(dá)99.34%，11組數(shù)據(jù)診斷不可靠滑動到下一窗；在窗口2，僅有2組數(shù)據(jù)被診斷，該組數(shù)據(jù)診斷正確，該窗精度達(dá)到100%，前兩個窗總共診斷數(shù)據(jù)762組，誤診斷5組，精度達(dá)到99.34%，該窗有9組數(shù)據(jù)診斷不可靠，滑動到窗口3；窗口3采用kNN算法對故障數(shù)據(jù)進(jìn)行全分類，共9組數(shù)據(jù)，誤診斷3組數(shù)據(jù)，該窗精度達(dá)到66.67%，整個診斷過程誤診斷數(shù)據(jù)8組，總精度高達(dá)98.96%。

表4中，Wi為i個窗，U(Wi)和C(Wi)分別表示第i個窗未分類樣本數(shù)及已分類樣本數(shù)，C(W)表示前i個窗已經(jīng)分類數(shù)據(jù)總數(shù)，M(Wi)和M(W)分別表示第i個窗誤診斷樣本數(shù)及前i個窗誤診斷樣本總數(shù)，A(Wi)和A(W)分別表示第i個窗分類精度及前i個窗總分類精度。

4 在線仿真驗(yàn)證

為保證本文方法能夠?qū)崟r在線對SRD故障進(jìn)行診斷，采用MATLAB/Simulink建立故障診斷模型，對SRD在額定、不同轉(zhuǎn)速、不同負(fù)載轉(zhuǎn)矩下對所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證。在線仿真驗(yàn)證結(jié)構(gòu)圖如圖9所示。

圖9 在線仿真驗(yàn)證結(jié)構(gòu)圖

本文以功率變換器C相單個IGBT短路故障及轉(zhuǎn)速傳感器噪聲故障為例,分別在以下三種工況下驗(yàn)證了本文算法的可行性：額定轉(zhuǎn)速1 000 r/min、額定負(fù)載轉(zhuǎn)矩110 N·m，額定轉(zhuǎn)速1 000 r/min、過載120 N·m，低速600 r/min、額定負(fù)載轉(zhuǎn)矩110 N·m。圖10為額定情況下故障診斷結(jié)果，由圖10可見，0.3 s故障發(fā)生，僅需要一個周期時間即7.5 ms即可對故障進(jìn)行精確診斷。圖11為額定轉(zhuǎn)速、過載下故障診斷結(jié)果圖，當(dāng)故障發(fā)生后，仍可快速精確診斷故障。圖12為額定負(fù)載、低速下故障診斷結(jié)果圖，由于此時轉(zhuǎn)速為600 r/min，一個周期所需時間為12.5 ms，因此仍能夠在一個周期后精確診斷故障。

仿真驗(yàn)證了本文所提出的基于自適應(yīng)滑窗的故障診斷方法能夠在不同工況下僅通過一個周期內(nèi)的電流特征信號對故障快速準(zhǔn)確診斷。

(a) C相單管短路故障

(b) 轉(zhuǎn)速傳感器噪聲故障

圖10額定轉(zhuǎn)速和額定轉(zhuǎn)矩下故障診斷結(jié)果圖

(a) C相單管短路故障

(b) 轉(zhuǎn)速傳感器噪聲故障

圖11額定轉(zhuǎn)速和過載情況下故障診斷結(jié)果圖

(a) C相單管短路故障

(b) 轉(zhuǎn)速傳感器噪聲故障

圖12額定負(fù)載和低轉(zhuǎn)速情況下故障診斷結(jié)果圖

5 結(jié) 語

本文研究了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)滑窗的SRD故障診斷方法。開關(guān)磁阻電機(jī)相電流作為原始數(shù)據(jù)，F(xiàn)FT和ReliefF用作特征提取與選擇，設(shè)計(jì)了kNN與集成ELM相結(jié)合的自適應(yīng)滑窗診斷機(jī)制，以提高診斷系統(tǒng)的響應(yīng)速度和診斷精度。離線與在線仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法在額定下僅需7.5 ms即可診斷功率變換器單個IGBT短路故障、相電流傳感器和轉(zhuǎn)速傳感器噪聲故障，診斷精度能夠達(dá)到98.96%。此外，該方法不需要額外的傳感器，且易于擴(kuò)展，用于IGBT開路故障和傳感器卡死、偏移故障。