[發明專利]應用于沿海城市交流充電樁的卡爾曼濾波故障檢測方法

在審

• 申請號: 202010941329.3
• 申請日: 2020-09-09
• 公開（公告）號: CN112345841A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 張元星;李濤永;張晶;蔣林洳;孫小舒;楊超;唐攀攀;李博文;李康;李德智;覃劍;郭京超
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院有限公司;國家電網有限公司;江西融祥科技開發有限公司
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司 22100
• 代理人: 白冬冬

1.一種應用于沿海城市交流充電樁的卡爾曼濾波故障檢測方法，其特征在于：其步驟是：

步驟1從功能的角度出發，采用模塊化的方法設計直流充電樁控制系統，根據主要功能將系統劃分為幾個小功能模塊并通過芯片實現，以完成交流充電樁故障檢測的硬件設計；

步驟2對卡爾曼濾波算法進行改進，得到適用于非線性系統的擴展卡爾曼濾波算法，并建立交流充電樁的狀態模型：

非線性系統的測量方程如下：

c_t＝H_x(W_o[h_t-1,x_t]+b_o) (1)

在這個公式中，H_x表示系統狀態向量，W_o是測量輸出，x_t是系統干擾，b_o是測量噪聲；假設f(*)和h(*)每次都是連續可微的對于每個W_o，t表示離散時間的下標，t_w和t_v是無關聯的高斯隨機向量，其均值為O，可以通過將其引入到測量方程中獲得最優濾波函數：

所獲得的矩陣不表示實際狀態估計的誤差協方差矩陣，取決于之前時間的狀態估計值

協方差分別為Q和O，a_h(v_Th)和b_h(v_Th)表示v_Th轉換時間前后增益系數的濾波閾值；

整個交流充電樁的性能矢量與其分量之間的關系可以由近似線性小偏差方程確定：

步驟3在線性卡爾曼濾波算法的計算過程中引入故障樹分析方法，并得出測量參數和組件健康參數之間的映射關系：

交流充電樁的故障診斷問題轉化為線性斷層方程：

每一組最小切集Y代表系統的失效模式ω_ij，可以轉化為知識庫的規則，即：

minY_i表示每個i組的最小切集，表示故障樹最小切集的質量系數，S表示故障樹的節點閾值；

頂部事件和相應的底部事件在樹結構中表示

k是交流充電樁故障檢測數據的灰色空間分布權重，n是檢測數據中樣本的數量；

步驟4采用改進后的卡爾曼濾波估計故障分量的健康參數，實現對故障分量的故障程度的評價：

在單故障檢測的時間周期中，可以考慮此方程:

s(R,y)＝QP_i (9)

故障檢測的更新周期n為時間t_n+1和時間t_n的差，D″_i,k是故障檢測過程中統計分布的概率密度特征，而t是實現周期差異；

通過轉換上述公式，假定它代表了更新周期能力的評價值V，可以通過權重矩陣W^*＝(W₁,W₂,…,W_m)和評價矩陣X獲得，從而將分量健康參數的偏差放大為線性模型的狀態變量，表示如下：

將元素B_g,s作為評價標準和更新周期能力作為檢測機制，對單元組E_t中每個元素的重要性進行了成對的比較，得到了歸一化特征向量得到了元素組中所有元素的權重矩陣U_gt和元素組E_t中的所有元素E_g，表達如下：

在整個交流充電樁的性能矢量變化之間的關系系數，其分量作為輸入值和輸入，進入優先權重矩陣，獲得交流功率堆的整體故障檢測結果。