[发明专利]综合化直流固态功率控制器及故障决策诊断方法

权利要求书

1.一种综合化直流固态功率控制器，其特征在于包括：功率板和数字控制板；

所述功率板包括：

SiC功率管(1)：控制主功率回路的通断；

检测电阻(2)：用于系统回路电流的检测；

检测调理模块(3)：检测负载电流，调理后一方面用于后级的驱动控制模块(4)以实现快速的短路故障保护，另一方面通过硬件电路模拟量上传模块(5)上传至数字控制板，用于电流状态的实时监测以及过载、电弧故障的检测；检测负载电压，调理后一方面反馈至驱动控制模块(4)参与功率管线性开关的控制，另一方面通过硬件电路模拟量上传模块(5)上传至数字控制板，用于电压状态的实时监测以及过欠压故障的检测；

驱动控制模块(4)：基于电压电流双闭环控制策略，产生控制功率管开通/关断的驱动信号，实现SSPC的慢开通/慢关断以及系统故障保护，并产生短路故障状态信号上传至数字控制板；

硬件电路模拟量上传模块(5)：将检测到的负载电压、电流模拟量上传至数字控制板以用于过欠压、过流、电弧故障的检测与保护；

所述数字控制板包括：

隔离耦合模块(6)：将高频低压检测信号耦合到处于工作状态的被测试电缆当中，并接收被测电缆故障点反射信号；

通道选择模块(7)：控制电缆入射信号发送或电缆反射信号接收的支路切换；

DA转换模块(8)：实现数模转换，将FPGA产生的扩频检测数字信号经过数模转换为模拟信号；

入射信号检测调理电路(9)：对产生的恒定幅值的检测信号进行调理，使其幅值满足测试系统要求；

接收信号检测调理电路(10)：对接收到的故障点反射信号进行调理，使得调理后的信号符合AD采样的要求；

第一AD转换模块(11)：对接收到的信号进行模数转换，以待送入FPGA主控模块(14)中进行数据处理和电缆故障诊断；

第二AD转换模块(12)：将功率板硬件电路模拟量上传模块(5)上传的调理后的电压电流模拟量通过AD转换器转换为数字量，并上传给FPGA主控模块(14)，用以实现系统电压、电流状态的实时监测和过欠压、过流、电弧故障的检测；

通信模块(13)：实现上、下位机之间的信息交互，实现上位机控制指令的下达和下位机对系统状态的实时反馈；

FPGA主控模块(14)：完成系统局部故障诊断，包括常规SSPC所具备的过载、过欠压故障诊断与保护、基于分数阶傅里叶变换的系统电弧故障检测、基于扩展频谱时域反射法的非接触式电缆故障诊断，以及基于多源信息融合的系统故障决策诊断和健康管理。

2.一种基于多源信息融合的系统级故障决策诊断方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1：将常规SSPC模块、电弧检测模块和电缆定位模块分别视为传感器1、传感器2和传感器3，三者基于主功率回路的检测信号完成初步故障诊断，包括三个诊断模块：(1)常规SSPC的系统故障诊断，即系统开路、短路、过欠压和过流故障的诊断；(2)基于分数阶傅里叶变换的系统电弧故障检测，即系统串行电弧故障和并行电弧故障的检测；(3)基于扩展频谱时域反射法的非接触式电缆故障检测与定位，即离线电缆开路、短路或间歇性开路、短路故障诊断和在线电缆开路、短路、串行电弧、并行电弧故障的诊断；以上三个诊断模块的初步诊断结果均采用故障标志位表示，这些故障标志位属于开关量，其中‘1’表示故障，‘0’表示正常；

步骤2：将步骤1中三个诊断模块的初步诊断结果，即开关量表示的各个故障标志位作为信息融合模块的输入信息，在信息融合模块通过逻辑综合实现系统部分故障的决策诊断，包括(1)实际开关指令的产生：实际开关指令由输入开关指令和引起跳闸保护的故障标志位共同决定，即当短路故障标志位或过/欠压故障标志位或过流故障标志位置‘1’或输入关断指令时，实际开关指令为关断；(2)离线电缆故障诊断：当未输入开通指令时，电缆故障标志位置‘1’，则在离线状态下判定发生相应电缆故障并精确定位电缆故障距离；(3)过载和过欠压故障诊断：当输入开通指令时，若过压故障标志位或欠压故障标志位或过流故障标志位置‘1’，则分别判定系统电源侧发生过压故障或欠压故障或负载过载故障；(4)SSPC自检：当输入开通指令，且实际开关指令为开通，且系统呈现有电压有电流状态时，判定SSPC正常，且处于受控导通状态；当输入关断指令，且实际开关指令为关断，且系统呈现无电压无电流状态时，判定SSPC正常，且处于受控关断状态；当输入开通指令，但实际开关指令为关断，且系统呈现无电压无电流状态时，判定SSPC正常，且处于保护关断状态；当输入开通指令且实际开关指令为开通，系统呈现无电压无电流状态时，判定SSPC开路故障；当实际开关指令为关断，系统呈现有电流状态时，判定SSPC短路故障；对于输入开关指令、实际开关指令、电压状态位和电流状态位处于上述组合之外的情况，均判定SSPC异常；

步骤3：将步骤1中三个传感器检测到的模拟量信息直接输入信息融合模块，包括(1)常规SSPC模块检测到的负载电压和回路电流模拟量；(2)电弧检测模块检测到的系统电流交流分量模拟量；(3)电缆检测定位模块检测到的电缆入射信号和反射信号；

步骤4：提取步骤3中各模块上传的模拟量信息中隐含的系统故障特征量，包括：(1)从电压电流模拟量中提取负载电压和回路电流均值滤波后的平均值；(2)从电流交流分量中一方面提取时域统计特征，包括电流交流分量平均值、峰峰值、方差和标准差，另一方面利用分数阶傅里叶变换算法提取电流交流分量的时频域特征即20k-100k频带范围内的谐波功率和；(3)从电缆入射信号和反射信号的相关运算结果中提取传输线终端阻抗不匹配引起的电缆阻抗特征，包括反射系数和相关运算幅值平均值；

步骤5：将步骤4中提取的9个系统故障特征量分别作为径向基函数网络输入故障特征向量中的元素，确定径向基函数网络的输入为9维故障特征向量；同时，根据期望诊断的系统故障模式，包括“电缆开路故障”、“电缆短路故障”、“负载开路故障”、“负载短路故障”、“电缆串行电弧故障”、“电缆并行电弧故障”、“非电缆串行电弧故障”、“非电缆并行电弧故障”，确定径向基函数网络的输出为8维故障模式向量；

步骤6：通过多次步骤5中所述的8种故障模式对应的实验，采集步骤3所述的模拟量信息，提取步骤4所述的故障特征量，将1次实验提取的系统故障特征向量和对应故障模式的分类标签作为一组样本，通过多组实验积累大量样本数据；

步骤7：将步骤6中的样本数据用于径向基函数网络的建模和测试，若所建模型的故障模式分类能力在可接受范围内，则利用该模型实现系统故障决策诊断；若模型分类效果较差，则返回步骤6继续获取样本数据，重新进行径向基函数网络的训练，直至模型分类能力达到期望值；

步骤8：基于步骤7得到的系统故障决策诊断结论，结合各故障模式的危害性程度及系统当前运行工况、任务需求采取相应的故障保护措施或容错运行，实现系统的健康管理。