[发明专利]基于逆向卡尔曼滤波器的Buck变换器故障检测方法

摘要

本发明公开了一种基于逆向卡尔曼滤波器的Buck变换器故障检测方法，属于电力变换器故障检测领域。该方法包括建立非理想Buck变换器在电感电流持续导通情况下的混杂系统离散模型；获取Buck变换器的状态方程和观测矩阵的方程；获取在工作状态下的输入电压、切换状态、电感电流和输出电压，确定Buck变换器的状态矩阵；根据状态矩阵、状态方程和观测矩阵的方程，估计k时刻的参数矩阵；根据估计得到的k时刻Buck变换器的参数矩阵，确定各个元件的估计值；根据各个元件的估计值判断Buck变换器是否发生故障；解决了目前Buck变换器的故障诊断实时性不好，精度不高的问题；达到了提高Buck变换器故障检测的实时性和准确度的效果。

主权项

1.一种基于逆向卡尔曼滤波器的Buck变换器故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：建立非理想Buck变换器在电感电流持续导通情况下的混杂系统离散模型；根据所述混杂系统离散模型，获取Buck变换器的状态方程和观测方程；获取Buck变换器在工作状态下的输入电压、切换状态、电感电流和输出电压，并确定所述Buck变换器的状态矩阵；根据所述状态矩阵、所述状态方程和所述观测方程，按如下公式估计k时刻Buck变换器的参数矩阵，所述参数矩阵中的元素根据Buck变换器中元件的值确定；K(k)＝P(k|k‑1)H^T(k)·[H(k)P(k|k‑1)H^T(k)+R]^‑1；P(k|k‑1)＝P(k‑1|k‑1)/λ+ΓQ_k‑1Γ^T；P(k|k)＝[I‑K(k)H(k)]P(k|k‑1)；根据估计得到的k时刻Buck变换器的参数矩阵，确定Buck变换器中各个元件的估计值；根据所述Buck变换器中各个元件的估计值判断所述Buck变换器是否发生故障；其中，所述状态方程为X(k+1)＝X(k)+W(k)，所述观测方程为Y(k)＝H(k)X(k)+V(k)；X(k)表示k时刻Buck变换器的参数矩阵，Y(k)表示k时刻Buck变换器的观测矩阵，H(k)表示k时刻Buck变换器的状态矩阵，V(k)表示k时刻Buck变换器的观测噪声序列，W(k)表示k时刻Buck变换器的过程噪声序列，V(k)与W(k)相互独立；表示k时刻参数矩阵X(k)的最优估计结果，表示利用进行估计得到的结果，P(k|k)表示k时刻对应的协方差矩阵，K(k)表示k时刻的卡尔曼滤波增益矩阵，Γ表示噪声驱动矩阵，I表示单位矩阵；λ表示遗忘因子，λ＝1或0＜λ＜1；k为整数；i_L(k)表示k时刻Buck变换器的电感电流，u_O(k)表示k时刻Buck变换器的输出电压；H(k)＝[i_L(k‑1)·I₂ u_O(k‑1)·I₂ S(k)·I₂]，I₂表示二维单位矩阵，S(k)表示Buck变换器中MOSFET管的切换状态；T表示采样周期，E表示Buck变换器的输入电压，R表示Buck变换器中电阻的值，L表示Buck变换器中电感的值，Buck变换器中电解电容等效为电容和串联电阻，C表示电容的值，R_C表示串联电阻的值。