[發(fā)明專利]一種電流滯環(huán)控制的逆變器開路故障診斷方法和裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711271065.X | 申請日: | 2017-12-05 |
| 公開(公告)號: | CN108037403B | 公開(公告)日: | 2020-02-18 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 李凱迪;成庶;向超群;伍珣 | 申請(專利權(quán))人: | 中南大學(xué) |
| 主分類號: | G01R31/52 | 分類號: | G01R31/52 |
| 代理公司: | 北京風雅頌專利代理有限公司 11403 | 代理人: | 馬驍;于潔 |
| 地址: | 410012 *** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 電流 控制 逆變器 開路 故障診斷 方法 裝置 | ||
本發(fā)明公開了一種電流滯環(huán)控制的逆變器開路故障診斷方法,包括:構(gòu)建單相的所述電流滯環(huán)控制的逆變器電路在發(fā)生開路故障時的故障模型;根據(jù)所述故障模型分析獲取發(fā)生開路故障時的故障特征;獲取所述電流滯環(huán)控制的逆變器電路發(fā)生故障時的故障信號,將所述故障信號與非故障信號進行對比,得到對比結(jié)果;將所述對比結(jié)果與所述故障特征進行匹配,判斷該相所述電流滯環(huán)控制的逆變器電路發(fā)生故障的故障點。該方法能夠在故障發(fā)生后的一個周期內(nèi)快速定位故障點,且對于環(huán)寬變化的適應(yīng)性強,不受負載變化的影響。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及電力電子器件故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,特別是指一種電流滯環(huán)控制的逆變器開路故障診斷方法和裝置。
背景技術(shù)
逆變器是工業(yè)生產(chǎn)中的重要部件,結(jié)合滯環(huán)控制后的逆變器因其實現(xiàn)簡單,電流響應(yīng)快速,無需負荷參數(shù)等特點而在工業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。研究表明,在電機變頻調(diào)速系統(tǒng)中,逆變器的故障在所有故障中占據(jù)了主要成分,而逆變器故障通常是由于功率管的故障引起的。功率管短路故障通過在橋臂中串聯(lián)快速熔斷器可以轉(zhuǎn)化為開路故障。所以,大多數(shù)功率管故障通常以開路故障的形式出現(xiàn)。如果某個功率管發(fā)生故障,其他功率管也會接連受到影響,從而有可能導(dǎo)致整個變流系統(tǒng)癱瘓,在某些情況下甚至還會給人身安全帶來威脅。因此,研究一種實時快速高效的開路故障診斷方法是很有必要的。
由于電流滯環(huán)控制中輸出電壓并不具有規(guī)律性,難以觀察記錄,傳統(tǒng)的基于電壓的故障診斷模式在該情況中并不具有適用性,且大量的計算和復(fù)雜的診斷過程對設(shè)備的數(shù)據(jù)存儲空間與處理器的性能也提出了更高的要求,同時由于環(huán)節(jié)過多在計算和處理的過程中出錯的概率也會相對增加,這是人們所不希望看到的。此外,特殊的運行環(huán)境或不可改動的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也限制了額外傳感器的安裝。
發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此,本發(fā)明的目的在于提出一種電流滯環(huán)控制的逆變器開路故障診斷方法和裝置,能夠?qū)崿F(xiàn)對電流滯環(huán)控制的逆變器電路開路故障的快速高效的診斷。
基于上述目的本發(fā)明提供的一種電流滯環(huán)控制的逆變器開路故障診斷方法,包括:
構(gòu)建單相的所述電流滯環(huán)控制的逆變器電路在發(fā)生開路故障時的故障模型;
根據(jù)所述故障模型分析獲取發(fā)生開路故障時的故障特征;
獲取所述電流滯環(huán)控制的逆變器電路發(fā)生故障時的故障信號,將所述故障信號與非故障信號進行對比,得到對比結(jié)果;
將所述對比結(jié)果與所述故障特征進行匹配,判斷該相所述電流滯環(huán)控制的逆變器電路發(fā)生故障的故障點。
進一步,所述故障模型包括上管故障模型以及下管故障模型;
所述上管故障模型包括
所述下管故障模型包括
其中,i0為輸出電流,i*為指令電流,為負載慣性時間常數(shù),Io+為在上管故障時電路切換狀態(tài)前一瞬間的輸出電流的瞬時值,Io-為在下管故障時電路切換狀態(tài)前一瞬間的輸出電流的瞬時值,U0為電路切換狀態(tài)前一瞬間的輸出電壓的瞬時值,為指令電流i*的正向最大值,為指令電流i*的負向最大值。
進一步,所述上管故障模型包括第一上管故障模型以及第二上管故障模型;
所述第一上管故障模型包括:
所述第二上管故障模型包括:
進一步,所述下管故障模型包括第一下管故障模型以及第二下管故障模型;
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