[發明專利]一種串聯混合動力電動汽車交直流變換器的故障診斷方法

在審

• 申請號: 201810111240.7
• 申請日: 2018-02-05
• 公開（公告）號: CN108416103A
• 公開（公告）日: 2018-08-17
• 發明（設計）人: 何怡剛;張亞茹;張慧;劉開培
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06N3/04
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 唐萬榮;楊曉燕

一種串聯混合動力電動汽車交直流變換器的故障診斷方法，實現對交直流變換器電力電子器件開路故障的識別與診斷，包括如下步驟：首先建立串聯混合動力電動汽車交直流變換器的仿真模型，并選取直流側母線輸出電流為故障特征量；接著根據發生故障的電力電子器件個數及其位置，對故障類型進行詳細分類；然后利用快速傅里葉變換將故障特征量即直流側母線輸出電流分解到不同的頻率段，選取不同頻率段的諧波含有率為故障診斷特征向量；最后結合基于遺傳算法的BP神經網絡實現故障類型識別。本發明主要針對電力電子電路功率器件開路故障診斷與識別，計算簡便，準確性高，可有效診斷發生故障的電力電子器件的個數與相對位置。

技術領域

本發明涉及電力電子電路故障診斷領域，特別涉及一種串聯混合動力電動汽車交直流變換器的故障診斷方法。

背景技術

當前世界汽車產業正處于技術革命和產業大調整的發展時期，安全、環保、節能和智能化成為世界汽車界共同關心的重大課題。混合動力汽車由于其低能耗、低污染和高度自動化等優勢，成為汽車界重點研究和開發對象。混合動力電動汽車的電氣驅動系統主要由發動機、永磁交流同步電動機、發電機、燃料電池以及各相關交直流變換器組成。其中，電動機和發電機所用三相電壓型逆變器被集成一個模塊上，逆變器普遍采用帶有反并聯續流二極管的IGBT組成的PWM控制電壓型逆變器，這種逆變器具有線路簡單、效率較高的特點，使得電動汽車成為電力電子技術一個新的應用領域。

在混合動力電力汽車電氣驅動系統的正常運行中，對于其任一部分比如發電機、逆變器、整流器或者電動機等若發生故障，都會影響驅動系統的可靠運行，如果存在于系統中的任何故障不能夠及時檢出并得到糾正，故障就有可能進一步擴大，致使上層系統的狀態發生變化，造成功能失效，影響車輛正常運行甚至危及安全。因此，準確、可靠、快速地對驅動系統發生的故障進行診斷是提高汽車運行效能的有效措施。

發明內容

本發明要解決的技術問題是，針對現有驅動系統故障診斷存在的上述不足，提供一種串聯混合動力電動汽車交直流變換器的故障診斷方法，實現對串聯混合動力電動汽車交直流變換器的故障診斷與識別，主要針對電力電子電路功率器件開路故障，計算簡便，準確性高，可有效診斷發生故障的電力電子器件的個數與相對位置。

本發明為解決上述技術問題所采用的技術方案是：

一種串聯混合動力電動汽車交直流變換器的故障診斷方法，包括以下步驟：

(1)建立串聯混合動力電動汽車交直流變換器的仿真模型，并選取直流側母線輸出電流為故障特征量；

(2)根據發生故障的電力電子器件個數及其位置，對故障類型進行詳細分類；

(3)利用快速傅里葉變換將故障特征量即直流側母線輸出電流分解到不同的頻率段，選取不同頻率段的諧波含有率為故障診斷特征向量；

(4)結合基于遺傳算法的BP神經網絡實現故障類型識別。

按上述方案，所述步驟(3)的具體方法如下：通過對正常運行狀態與故障狀態直流側母線輸出電流波形的快速傅里葉變換分析結果對比，選取f＝30kHz(k＝0,1,2，3...)諧波含有率構成故障診斷特征向量，其中k＝0,1,2,3,…,n，6≤n≤12。

按上述方案，所述步驟(4)的具體方法如下：

1)確定BP神經網絡結構

對于BP神經網絡的創建，采取三層網絡，在三層網絡中，隱層神經網絡個數n₂和輸入層神經元個數n₁之間有近似關系：

n₂＝2×n₁+1