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《基于键合图的参数不确定性鲁棒故障诊断》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、基于键合图的参数不确定性鲁棒故障诊断电力电子设备作为电力系统的关键部件，通常表现为连续性和离散型相互作用的混杂特性，对电力系统的可靠性具有重要影响⑴。电力电子装置结构日渐复杂，其故障类型也越来越多，为确保电力电子装置安全、可弟、高效地运行，对其进行故障诊断研究并提高故障诊断准确率至关重要。现阶段故障诊断方法主要分为棊于数据驱动和肚于模型的故障诊断方法，前者需要大戢的历史数据作为先验知识，后者需要建立系统的准确物理模型【％而在基于模型的故障诊断屮，往往没有考虑系统的参数不确定性，容易造成误报警。为解决
2、这一问题，ArmengolJ等运用区间算法研究故障检测与诊断叫Henry和Zolghari提出线性分式变换不确定性模型的滤波器力法进行残差牛•成和估计⑷。IlyasRahalM等人建立线性分式变换的混杂键合图模型进行鲁棒故障检测与隔离⑸。木文针对混杂系统的参数不确定性，提出运用BG-LFT建立系统参数不确定性DHBG模型，通过DHBG产生鲁棒残差和口适应阈值，以减少故障诊断的误报率。通过仿真來验证所提出方法在逆变器鲁棒故障诊断中的冇效性。1基于键合图的系统不确定性建模1.1线性分式变换形式线性分式变
3、换(LinearFractionalTransformation,LFT)由Redheffer学者于1960年捉出⑹，在多变量不确定系统的鲁棒控制合成领域得到广泛应用。具冇把系统解耦成确定部分和不确定部分的优点，是解决结构奇异值问题的有力工具⑺，为构造系统的参数不确定模型提供了有效的途径。模型的LFT结构图如图1所示。确定部分用增广矩阵M表示，矩阵△表示所有的不确定性部分(结构的、非结构的参数或建模不确定、测量噪音等)。w和z分别表示系统的辅助输入和辅助输出；u和y分别表示系统的真实输入和真实输出。
4、1.2参数不确定性的键合图建模运用键合图理论进行参数不确定性鲁棒故障诊断，通过建立系统的诊断键合图模型，可将解析冗余关系(AnalyticalRedundancyRelation,ARR)解耦为确定部分ARRn=f(SSe,SSf,Se,Sf,MSe,MSf,u,0n)和不确定部分bn=f(SSe,SSF,况％)。其中，一-个ARR表示为依赖系统参数(0)的约束，SSe和SSf是检测器对偶化后的测量，(Se,Sf,MSe,MSf,u)分别表示已知输入，％是标称参数，现是参数的不确定性。ARR的确定部
5、分计算残差，不确定部分计算实时阈值。参数的不确定性现可表示为加性或乘性形式，如式(1)：°⑴3二仇+&仇其中Ae和60=(A0)/9n分别衣示为相对于参数％标称值的绝对偏差和相对偏差。阻抗性R元件的乘性不确定性如图2»阻抗型R元件的不确定性表示如下:CR二心•(1+(5r)•人(凡•/“r(—)CR二RjfR-ug比二A/?/心其中Rn、6r>AR.eR、fR分别表示R元件的标称值、乘性不确定性、加性不确定性、势和流。WR表示加入参数不确定性后势的虚拟输入。键合图模型中的“■”表示半定向箭头的源指向
6、相应的结点。符号D$和DF是虚拟传感器。其他元件的乘性不确定性参照阻抗性R元件。2鲁棒解析兀余关系和残差估计通过以下3个步骤得到系统的鲁棒ARR：(1)为避免模型的未知初始条件，键合图模型优先分配微分因果关系。(2)基于覆盖因果路径，0和1结点至少包含一个传感器。可推导ARR方程如下：3参数性故障诊断实例仿克3.1诊断键合图模型单相全桥逆变器共有2个桥臂，可以看成由两个半桥电路组合而成。把V1和V4作为一对，V2和V3作为一对，成对的两个IGBT同时导通，两对IGBT交替导通180°,结构如图3所示
7、。对单相全桥逆变器进行故障诊断，需建立其对应的诊断键合图模型。因此，通过引入虚拟势(流)传感器将键合图模型中的电压(电流)作为输入，且在诊断模型中需尽可能地将传感器进行对偶化处理⑶。而有些传感器不能产生解析冗余关系，不需要将瓦对偶化【1%根据上述分析，为系统重新分配因果关系，建立单和全桥逆变器的故障诊断键合图模型，如图4所示。3.2鲁棒解析冗余关系根据图4所示的诊断键合图模型，从而可得到鲁棒ARR分别的两个分离部分：Jt中，Se是已知输入，SSei和SSfi是检测器对偶化后的测戢，Wi/Roni、w
8、i/Rotn和WRotti是各元件参数所对应的虚拟输入，&R°ffi、&你。怖和6/Roni是各元件参数的乘性不确定性。3.3仿真结果当系统无故障吋，残差的值近似等于零或者处于小幅度的波动状态但不超过阈值的上下界限。若系统中对故障敏感的残差明显偏离零值甚至超过阈值的范禺，则认为系统屮有故障发生并给以报告。如呆残差在（-5e，况）范围内，由元器件参数不确定性对系统或者残差造成影响不应该造成报警，此时不认为系统或者元器件发生了故障。在仿真中，参数的不确定性系数弘为0.05
