[发明专利]用于电气牵引系统的微小故障检测与定位的系统设计方法

说明书

本发明公开一种用于电气牵引系统的微小故障检测与定位的系统设计方法，步骤是：第一阶段：建立离线数据模型：采集电气牵引系统的传感器稳态运行数据并对离线数据进行预处理；计算预处理后数据不同层子空间的主元成分和残差成分量值以及载荷向量；确定并计算主元分析法的性能指标及其概率密度函数和故障检测阈值；第二阶段：在线故障诊断：对在线数据进行处理；计算不同层子空间的主元成分和残差成分的性能指标；利用获得的故障检测阈值，构造概率矩阵并用贝叶斯推理来进行故障诊断。此种方法可以对电气传动装置在故障发生前的微小信号进行有效的多特征描述，并且在电气传动系统的模型和参数未知情况下，也能有效的进行实时的在线故障诊断。

技术领域

本发明属于故障检测与故障定位领域，特别涉及一种用于电气牵引系统的微小故障检测与定位的系统设计方法。

背景技术

如今，交流电气传动系统广泛应用于交通运输领域，如高速列车、地铁、电动汽车等。为了提高系统的安全性和可靠性，对交流电气传动系统进行故障检测与诊断(FDD)已经是过去二十年的研究和实践活动的主要问题之一。

一般而言，交流电气传动系统有三种主要故障类型：机械故障、电气故障和传感器故障。电气牵引系统一般配备有不同类型的传感器，比如：电压传感器、电流传感器、速度传感器等。电流传感器和速度传感器主要用于闭环控制，电压传感器被视为监测运行状态的指示器。如果在电气传动系统中存在传感器故障，则测量值将偏离其实际值或期望值；这种情况将导致牵引效率的下降，甚至整个运行的恶化。因此，对传感器进行故障检测和故障诊断是保证交流电气传动系统安全性的必要和重要的手段。

在现有的研究中很少发现交流电气传动系统中的初始传感器故障。如果能尽早检测和诊断电气传动系统中的初始传感器故障，则可以通过更换故障传感器来有效地避免意外故障或故障。在电力驱动系统中，微小传感器的FDD面临的主要挑战可归类如下：电气传动系统采用闭合控制，削弱了微小故障带来的影响；早期故障所造成的轻微影响很容易被干扰或噪声掩盖；复杂非线性电传动系统的精确数学模型是不可能获得的。

电驱动系统中传感器故障的原始解决方案依赖于需要产生系统冗余的硬件冗余，其中原始电气驱动系统的关键部件应该通过使用相同或等效的硬件来重建。对于实际的交流电气传动系统，由于其高复杂性和高成本性，相较于硬件冗余的处理方式，分析软件冗余更切实可行。传统的基于观测器和奇偶空间方法的故障诊断方法的准确率依赖于所建立非线性系统模型的精准性，而一般在采用基于模型的方法对实际交流电气传动系统建模时，会作出一些线性假设，这是造成故障诊断误报和漏报的主要原因。

基于以上分析，本案由此产生。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种用于电气牵引系统微小故障检测与定位的系统设计方法，其采用一种实时的深度主元分析算法，可以对电气传动装置在故障发生前的微小信号进行有效的多特征描述，并且在电气传动系统的模型和参数未知情况下，也能有很高的故障诊断能力。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

一种用于电气牵引系统的微小故障检测与定位的系统设计方法，包括如下步骤：

第一阶段：建立离线数据模型

步骤1，采集电气牵引系统的传感器稳态运行数据并对离线数据进行预处理；

步骤2，计算预处理后数据不同层子空间的主元成分和残差成分量值以及载荷向量；

步骤3，确定并计算主元分析法的性能指标及其概率密度函数和故障检测阈值；

第二阶段：在线故障诊断

步骤4，对在线数据进行处理；

步骤5，计算不同层子空间的主元成分和残差成分的性能指标；

步骤6，利用获得的故障检测阈值，构造概率矩阵并用贝叶斯推理来进行故障诊断。