电力电子电路的故障诊断
Applications创新应用
集成电路应用 第 36 卷 第 5 期（总第 308 期）2019 年 5 月 83摘要：在设备运行期间，电力电子电路故障很难避免。因此电力电子电路故障诊断和电路调试就显得尤为重要。分析电力电子电路的故障诊断，总结电力电子电路故障的检测方法，能够解决电力电子电路故障诊断相关问题。关键词：电力电子；电路故障；原因分析；电路诊断。中图分类号：TM452 文章编号：1674-2583(2019)05-0083-02DOI：10.19339/j.issn.1674-2583.2019.05.030中文引用格式：张春霞.电力电子电路的故障诊断, 2019, 36(05): 83-84.
异常也会造成电力电子电路发生故障。总而言之，造成电力电子电路异常工作状态的原因有很多，故障产生的情况也较为复杂。一般来说，引发电力电子电路故障的原因包括人为因素和外界因素两种。一些人为因素，诸如电力电子电路设计错误、设计不合理造成电源输出范围与晶体管不相匹配，将会引发电力电子电路故障的生成。在对电力电子电路进行安装时，由于施工人员不按照相关图纸进行施工，致使施工完成之后，电路相关元件与图纸相差巨大，或者在连接过程中出现错线、短路、二极管与电解电容极性连接错误等情况，也会引发电力电子电路故障。一些人为因素还包括技术工人专业水平不高，设备使用错误造成的电路故障。引发电力电子电路故障的外界因素主要包括环境因素、设备因素等等。若电力电子电路周边电网较多，受到电网影响，也容易引发电力电子电路故障；若电力电子电路安装环境温度波动过大，也会影响到设备的正常运行。（2）电力电子电路故障诊断的谱分析方法。沃尔什谱以及傅立叶谱都是电力电子电路故障诊断中比较常用的信号处理方法[1]。此类电力电子电路故障诊断的方法主要利用电力电子电路中故障信息信号关键点的周期性特征。通过提取发生故障电路信号中的噪声特征，利用傅立叶变换，或者将时域波形中的电力电子电路故障波形变化成频域，从1 引言通过研究电力电子电路故障实例能够发现，大部分的电力电子电路故障通常表现为内部开关元件的损毁。一般来说，功率开关器件的损坏是电力电子电路故障的主要体现。电力电子电路出现故障时，由于电子器件的过载能力较小，往往瞬息之间就会产生停电，为相关电力企业带来严重损失。由于电力电子电路功率极大，甚至可以达到几千千瓦，一旦发生故障，容易引发重大的事故。所以，需定期对电力电子电路进行故障诊断，并对电力电子电路进行实时监控，这样才能及时了解和掌握电力电子电路运行的情况。传统的数字电路诊断方法只能够借助输出波形判断电力电子电路是否存在故障，并能够借助波形对故障成因进行分析。但此种诊断方法并不适用于电力电子电路故障诊断工作。提取故障特征作为电力电子电路故障诊断的基本依据，通过对故障进行分析，可以将故障征兆信号、故障种类、故障发生部位、故障程度的综合数值计算出来。电力电子电路故障诊断的方法有谱分析方法、模式识别分析法等等。2 电力电子电路故障分析（1）电力电子电路常见故障。当前，较为常见的电力电子电路故障包括：输出电压无法调整、稳压电源无电压输出不稳定、输出稳压性变坏等等。放大电路输入/输出信号的故障或者输出波形电力电子电路的故障诊断张春霞（武汉职业技术学院电子信息工程学院，湖北 430074）
Abstract — During the operation of the equipment, the fault of power electronic circuit is very difficult to avoid. Fault diagnosis and circuit debugging of power electronic circuits are particularly important. This paper analyses the fault diagnosis of power electronic circuit and summarizes the fault detection methods of power electronic circuit, which can solve the related problems of power electronic circuit fault diagnosis. Index Terms — power electronics, circuit fault, cause analysis, circuit diagnosis.Fault Diagnosis of Power Electronic CircuitsZHANG Chunxia ( School of Electronic Information Engineering, Wuhan Vocational and Technical College, Hubei 430074, China. )
基金项目：湖北省教育系统科技创新课题项目。作者简介：张春霞，武汉职业技术学院电子信息工程学院，副教授，硕士，研究方向：高电压与绝缘技术。收稿日期：2019-02-27，修回日期：2019-04-21。
84 集成电路应用 第 36 卷 第 5 期（总第 308 期）2019 年 5 月Applications创新应用而突出故障的特征，便于对电力电子电路故障进行诊断。所谓的傅立叶变换方式，其实是利用某一周期函数分解，使之成为不同频率的正弦分量。换言之，沃尔什变换方式的应用原理也可以这样解释。自适应滤波作为现阶段较为常用的一种数字信号处理统计方法，能够直接对资料进行观测和处理。人为地对滤波器参数进行改变，从而保证滤波器输出跟随自动跟踪信号特性产生变化。借助此种变化，能够实现对电力电子电路的故障诊断，且具备谱线增强功能，利用自适应处理能够抵消噪声，并从噪声声源中提取电力电子电路故障特征，使得电力电子电路故障诊断准确性大大提升。3 电力电子电路故障诊断（1）电力电子电路故障诊断的模式识别方法。电力电子电路故障诊断的模式识别方法主要是对电力系统信息进行识别，根据系统中异常故障的特征分析故障属性，达到对电力电子电路故障诊断分类的目的[2]。该种方法应用于电力电子电路故障诊断工作中，依据样本的数学特征进行分类，不需要借助数学模型。针对一些较为复杂的对象数学模型，模式识别也能够进行故障诊断。此外，模式识别方法能够根据物理相关特征，设计出的提取器可以适用于其他相关的系统故障诊断工作中，能够减轻工作量。但由于模式识别主要依靠的是对故障对象的特征选择和提取，因此故障识别并无特定规律。当前，较为常用的电力电子电路故障诊断模式识别方法包括：Fisher 判别法、Bayes 分类法等等。（2）神经网络诊断方法的实际应用。基于神经网络的诊断方法也适用于电力电子电路故障诊断工作中[3,4]。神经网络诊断方法具有很强的容错能力以及信息自主学习、归纳能力。由此能够建立电力电子电路故障诊断的相关联系，通过分析故障信号以及故障成因之间存在的联系，并借助二者的映像关系，从而实现对电力电子电路故障进行诊断。众所周知，神经网络中包含大量神经元，而且这些神经元之间相互连接，最终组成一个完整的神经网络。以较为常见的 BP 神经网络为例。BP 神经网络内部主要包含输出/输入层以及中间层。其中，中间层又包括许多层，而且每一层中都存在一个神经元。需注意的是，单个神经元仅能够对与之对应的神经元进行输出，同一层之间不存在节点耦合情况。BP 神经网络在电力电子电路故障诊断过程中对网络实际输出信号与期望输出信号进行对比，判断二者间存在的差相，对其进行权值的调控，尽量保障误差值不超过标准范围。电力电子电路故障产生时，借助 BP 神经网络，能够对电力电子电路故障波形进行分析，并记录波形与成因之间的联系，将最终的结果进行存储，并将之应用到电力电子电路故障诊断中。利用这种方法对故障产生时的电压以及电流波动进行分析，从而判断出电力电子电路故障产生的原因。神经网络自主学习能力可以将电力电子电路故障记录在案，实现对电力电子电路故障的自动诊断。当前，神经网络在电力电子电路故障诊断中的应用能够有效地对电路进行在线诊断，故障诊断结果具有一定的准确性和可靠性。（3）专家系统的故障诊断方法。考虑到电力电子电路故障诊断需依靠对故障产生对象表征进行排除，并需要找寻故障部位及其成因，由此来确定电力电子电路故障的程度以及严重程度[5]。基于人工智能的专家系统则可以理解为分析系统或设备的运行特性与表征的逆问题。众所周知，专家系统属于人工智能研究的一个分支，借助模拟专家的经验能够实现对电力电子电路故障的诊断。与神经网络故障诊断相同的是，专家诊断系统也能够对电力电子电路进行在线监测，并可以借助专家系统，采集和存储监测数据。将检测到的电力电子电路数据信息送至诊断运行中心，进行统一的分析处理，并将最后的诊断结果进行反馈，送至故障现场。（4）遗传算法的故障诊断。由于专家系统应用于电力电子电路故障诊断中需要一定的计算时间，为了能够进一步提高专家系统的诊断效率，可将遗传算法应用于电力电子电路故障诊断工作中。遗传算法主要采取适者生存的进化原则，能够实现群体进化。将遗传算法与电力电子电路相结合，通过对采集信息的合理利用，能够提升电力电子电路故障诊断结果的准确性。而且借助此种算法，电力电子电路故障诊断计算时间将会明显缩减。4 结语本文针对电力电子电路故障诊断展开研究。电力电子电路故障在系统运行中很难避免，因此定期对电路进行检查就显得尤为重要。通过分析电力电子电路故障现象，以及故障成因，并阐述电力电子电路故障诊断的几种方法。希望能够提高当前我国电力电子电路故障诊断的效率，更加准确、高效、快速的检查出电力电子电路故障的原因，提升故障排除能力。参考文献[1] 倪巧云.电力电子电路故障诊断技术探索与预测[J].机电信息,2018(24):97-98.[2] 贺开放. 基于多维尺度和神经网络的电力电子电路故障诊断方法[D].合肥工业大学,2018.[3] 姜涛,高瑞.基于核极限学习机的电力电子电路故障诊断的研究[J].科技创新与应用,2017 (30):14-17.[4] 王光兴.基于神经网络的电力电子装置故障诊断[D].辽宁：沈阳理工大学，2015.[5] 孟萍.电力电子电路智能故障诊断技术研究[J].无线互联科技,2017(14):130-131.
故障电弧诊断总结
研究意义：
电弧故障（ Arc Fault ）有并联电弧故障和串联电弧故障之分。 并联电弧故障表现为电路短路， 故障电流大， 现有电气保护体系能对其保护； 而串联电弧故障因受线路负载限制， 其故障电流小， 常为 5~30A ，甚至更低（荧 光灯电弧故障电流有效值约为 0.1A ），以至于现有保护体系无法实现对串联电弧故障保护，是现有电气保护
体系的漏洞之一，存在潜在电气安全隐患。串联电弧可分为 “好弧”和“坏弧 ”，如电弧焊机、有刷电机工作时产 生的电弧及插拔插座时产生的电弧常称为 “好弧”；其他非按人类意愿或控制产生的电弧称为 “坏弧 ”。对电弧故 障进行检测时，不应将
“好弧 ”误判为电弧故障，进而切断电源造成不必要损失。
实时准确检测串联电弧故障， 并切断故障电路是避免电弧持续燃烧以至于酿成火灾等事故的有效途径。 依 据电弧发生时所产生的声、光、电、磁等特性，采用实验方法研究电弧特性。以电弧电、磁特征作为检测方法 输入， 实验研究了电弧故障， 分析说明串联电弧与并联电弧， 交流电弧与直流电弧之不同； 在频域展开电弧特 性研究，指出故障电弧特征量多集中在 2-200kHz
频段。随着电力电子技术发展，非线性负载增多，传统基于 电弧 “零休”等特性的检测方法已不能满足要求。 采用 AR 参数模型对低压电弧故障进行检测， 并给出回路识别 参考矢量；采用小波熵分析电弧故障，指出若小波熵值大于 0.002 则可判定发生电弧故障；基于小波变换模极 大值建立电弧故障神经网络模型，以实现电弧故障检测与分类。
注：输入参数的提取可以从一下三个方面：（ 1）负载正常工作时的电流特性；（ 2）开关插拔产生的正
常电弧电流特性现实中我们在拔、插插头的瞬间也会产生电弧，它们持续的时间短，在瞬间就熄灭了，不连 续也不影响线路中设备的正常工作，几乎不会因此产生火灾而威胁环境的安全；（ 3）故障电弧（接触不良）
的电流特性。主要是由于线路绝缘层老化、绝缘损坏或者短路等原因而产生的电弧。这种电弧持续时间长， 电弧燃烧时放出大量的热量，对周围环境存在极大的火灾安全隐患，是需要预防制止的电弧，也称为故障电 弧。
漏电保护器跳闸故障检修实例
Power Electronics • 电力电子
Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程
• 209【关键词】漏电保护器 跳闸故障1 检修思路与方法首先排除漏电保护器本身故障，就是更换相同型号漏电保护器，再看是否排除故障；在实际检修中，漏电保护器一般很难损坏。家庭中的线路有短路或漏电故障都会造成跳闸故障，可以用一个100W的白炽灯串入空开或漏电保护器后的火线中，不接任何其它用电设备，如果白炽灯亮度越亮，说明本支路短路故障越严重，否则是有漏电故障。然后判断故障范围，实际维修中，在断电情况下用万用表不能明确断定故障，只好分区域在各个支路串接电流参数较小的漏电保护器，逐步由远及近检查，就能确定故障范围。具体操作如图1所示。如果能借助经验，能够帮助我们快速找到故障，防止费时费力去折腾。在漏电保护器跳闸故障检修实践中，短路故障占大多数，电流大的地方，比较复杂的插座后面的交叉线，电线经过的高温环境处容易老化。漏电保护器跳闸故障检修实例文/杨永德在现代生活中，每家每户电表处都安装有一个漏电保护器，在入户处还有一个配电盒，里面安装的多个短路保护器或漏电保护器，时刻保护着人们的用电安全。一旦出现跳闸现象，我们如何快速诊断并排除，避免走弯路，否则对生活造成严重影响。摘 要2 检修实例检修实例1，有一住房，搬进新家不到半年，电表处的漏电保护器无规律跳闸，短的半个小时跳闸一次，长的能坚持半天时间才跳闸一次，入户配电盒内分四路，都是短路保护器，没有跳闸现象。客厅和卧室的空调是一路，厨房是一路，卫生间和客厅插座是一路，照明是一路。先拔去所有用电设备，把四个短路电流为6A的短路保护器分别串接进家门口处配电盒原来四个后面监测，但是由于没有负载，没有发现跳闸现象，然后用功率为1000W左右的速热水壸在四个去路分别取电烧水，发现在客厅中间大排插座处烧水，水还没烧开，就引起跳闸现象，拆开插座，发现插座后的交叉线的线较小，绝缘层融到了一块，电流略大，发热造成短路。原来是电工为的省事，用较小的电线做交叉线而造成事故。检修实例2，在一个寒冷的冬天，一家人在客厅烤火看电视，家门口处的漏电保护器跳闸，一合闸马上发生跳闸，我在漏电保护器后面的火线上串接一个100W的白炽灯，再合上漏电保护器，电灯很明亮，说明有严重的短路故障，我拔下客厅烤火用的电暖炉，用手摸一下地上的插座，发现还有比较高的热感，拆开插座，发现内部严重变形，更换后，再检查电暖炉的插头，氧化明显，用刀片去除，酒精清洗，故障排除！检修实例3，冬季洗澡，只要打开吊顶上的多功能取暖设备，不到几分钟就会发生漏电保护器跳闸现象，这很明显这个设备有问题，拆下来检查，发现是一个风机的电机有漏电现象，由于是铝合金吊顶，电机漏电通过金属支架导入建筑物内，漏电保护器检测到漏电情况而进行跳闸保护。检修实例4，有一个多年的贮水式电热水器，水都烧不热，还会引起漏电保护器跳闸，拆下检修，发现这热水器自从投入使用以来，从来没有清洗过，内部的水垢差不多占一半的空间，加热管上也有了沉重的水垢，起保护作用的镁棒面目全非，清除加热管上的水垢，发现有细微的裂缝，不能使用，换新并完全清洗热水器，更换镁棒，热水器工作正常，漏电保护器没有再跳闸。检修实例5，厨房的抽油烟机下有一个插座，近段时间内部的“滋滋”的响声，只要听到这个声音成了串的响，一会儿说会发生漏电保护器跳闸，拆下检查，原来里面积满的油垢，而油垢有一定的导电性，长期的打火，造成插座炭化，进一步引起电路短路，漏电保护器跳闸现象发生，改换成带有盖的插座来替换这个备用插座，故障排除。3 结束语生活中遇到的漏电保护器跳闸现象还有很多，尽选以上几例典型常见故障的供大家参考，希望对大家的日常生活有所帮助，在遇到类似现象的时间少走弯路，大电流，环境恶劣的地容易造成电线短路故障。作者单位贵州省电子信息高级技工学校 贵州省都匀市 558001图1
基于虚拟仪器的电力电子整流装置故障诊断
第６卷第６期 ２００８年ｌ２月 福建工程学院学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｕｊｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＶｏＩ．６ Ｎｏ．６ Ｄｅｃ．２００８
文章编号：１６７２—４３４８（２００８）０６—０６９９—０４
基于虚拟仪器的电力电子整流装置故障诊断
刘华姿 ，申群太
（１．中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３，２．福建工程学院电子信息与电气工程系，福建福州３５０１０８）
摘要：介绍了一种基于虚拟仪器技术的电力电子整流装置故障诊断系统。利用虚拟仪器技术，可方 便地对三相整流电路进行数据采集，配合神经网络系统，能对采集的数据作实时有效的分析，直接给 出故障诊断结果。仿真结果证实了该方法的有效性和可行性。 关键词：故障诊断；虚拟仪器；三相整流电路；神经网络 中图分类号：ＴＰ２０６ ．３ 文献标识码：Ａ
Ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｒｅｃｔｉｆｉｅｒ ｃｉｒｃｕｉｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｖｉｒｔｕａｌ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ
Ｌｉｕ Ｈｕａｚｉ ，Ｓｈｅｎ Ｑｕｎｔａｉ （１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｅｎｔｒａｌ Ｓｏｕｔｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１００８３，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｉｎｆｏｎｎａｆｉｏｎ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｆｕｊｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｆｕｚｈｏｕ ３５０１０８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｐｏｗｅｒ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｒｅｃｔｉｆｉｅｒｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｖｉｒｔｕａｌ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ ｗａｓ ｄｅ－ ｓｃｒｉｂｅｄ．Ｔｈｅ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｒｅｅ—ｐｈａｓｅ ｒｅｃｔｉｆｉｅｒ ｃｉｒｃｕｉｔ ｗｅｒｅ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ．Ｂｙ ｔｈｅ ｖｉｒｔｕａｌ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ
BP神经网络在三相桥式全控整流电路故障诊断中的应用
电工电气（２０１０ Ｎｏ．３） ＢＰ神经网络在三相桥式全控整流电路故障诊断中的应用
ＢＰ神经网络在三相桥式全控整流电路故障诊断中的应用
朱延枫，王巍，佟绍成
（辽宁工业大学电气工程学院，辽宁锦州１２１００１）
摘要：针对电力电子技术中三相桥式全控整流电路中晶闸管的故障问题提出了基于ＢＰ神经网
络故障诊断的方法。借助Ｍａｔ１ａｂ仿真软件建立了三相桥式全控整流电路的仿真模型。通过仿真试验
提取出用于ＢＰ神经网络训练的学习样本，并确定出用于不同类故障的三层的ＢＰ神经网络结构。仿真 结果表明了该方法的有效性。
关键词：ＢＰ神经网络；整流电路；故障诊断：ＭａｔＩａｂ仿真
中图分类号：ＴＭ７１ １ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００７—３１７５（２０１０）０３—００４２—０４
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂａｃｋ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎ Ｆａｕｌｔ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ
Ｔｈｒｅｅ・・Ｐｈａｓｅ Ｆｕｌ１．．Ｂｒｉｄｇｅ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ Ｒｅｅｔｉｔｉｅｒ
ＺＨＵ Ｙａｎ—ｆｅｎｇ，ＷＡＮＧ—Ｗｅｉ，ＴＯＮＧ Ｓｈａｏ—ｃｈｅｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉｎｚｈｏｕ １２１００１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｂａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ（ｎｐ）ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ ｔｈｙｒｉｓｔｏｒｓ ｆａｕｌｔ ｏｆ ｔｈｒｅｅ—ｐｈａｓｅ ｆｕｌｌ—ｂｒｉｄｇｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ ｒｅｃｔｉｆｉｅｒ ｉｎ ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ａ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｒｅｅ—ｐｈａｓｅ ｆｕｌｌ・ｂｒｉｄｇｅ ｃｏｎ－ ｔｒｏｌｌｅｄ ｒｅｃｔｉｆｉｅｒ ｗａｓ ｓｅｔｕｐ ｗｉｔｈ Ｍａｔｌａｂ ｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｔｈｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｓａｍｐｌｅｓ ｆｏｒ ｔｒａｉｎｉｎｇ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｗａｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｂｙ ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｄｉｆｅｒｅｎｔ ｆａｕｌｔ ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｔｈｙｒｉｓｔｏｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｃｔｉｆｉｅｒ，ａｎｄ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ—ｌａｙｅｒ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆａｕｌｔ ｔｙｐｅｓ ｗｅｒｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｖａｌｉｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｂａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｒｅｃｔｉｆｉｅｒ；ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ；Ｍａｔｌａｂ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
供电企业电力信息化故障与安全对策探析
浅谈供电企业电力信息化故障与安全对策探析
摘要：随着电力行业信息化建设的不断深入和互联网技术的不断发展，电力系统越来越依赖电力数据信息网络来保障其安全、可靠、高效的运行。电力系统越来越依赖电力数据信息网络来保障其安全、可靠、高效的运行。本文通过介绍电力系统常见故障，讨论了电力安全方面存在的问题，提出相应解决对策，为构建和谐稳定的电力工作环境提供必要的措施和机制。
关键词：电力；信息化；故障；信息安全技术
中图分类号：tm73文献标识码：a文章编号：1009—0118（2012）11—0279—01
一、引言
电力信息化指的是电子信息技术在电力行业中的应用，是电力工业在信息技术的驱动下由传统工业向高度集约化、高度知识化、高度技术化工业转变的过程。其核心是电力sg186信息系统的建设，主要内容是各级电力企业信息化的实现，其中包括生产过程自动化和管理信息化。随着电力体制改革进一步深化，电力企业按照市场化模式运营。总体上，信息化对提升电力企业竞争力的影响主要表现在：提高企业生产运营效率、降低生产运营成本、促进业务和资源整合。
二、电力信息化现状和发展趋势
目前，电力企业信息化建设硬件环境已经基本构建完成，硬件设备数量和网络建设状况良好，无论是在生产、调度还是营业等部门都已实现了信息化，企业信息化已经成为新世纪开局阶段的潮流。
计算机及信息网络系统在电力生产、建设、经营、管理、科研、设计等各个领域有着十分广泛的应用，安全生产、节能消耗、故障处理、提高劳动生产率等方面取得了明显的社会效益和经济效益，同时也逐步健全和完善了信息化管理机制，培养和建立了强有力的技术队伍，有利促进了电力产业的发展。未来的电力产业将带着这些先进设备和技术继续发展状大，成为人们生活中必不可少的重要资源。
三、企业电力信息化故障及解决方法
（一）常见故障对策分析。
电力电子电路的实际运行表明，大多数故障表现为功率开关器件的损坏，即晶闸管的损坏，其中以功率开关器件的开路和直通最为常见，属于硬故障。但是，电力电子电路的故障诊断与一般的模拟电路、数字电路的故障诊断还有一个重要的差别，由于其故障信息仅存在于发生故障到停电之前的数毫秒到数十毫秒之间，需要实时监视、在线诊断，这样发现问题便于及时解决，排除隐患。
基于电力电子实验平台的复杂电路设计及其故障分析
总第１４卷１５５期 ２０１２年７月 大众科技 Ｐｏｐｕｌａｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＶｏＬ．１４ Ｎｏ．７ Ｊｕｌｙ ２０１２
基于电力电子实验平台的复杂电路设计及其
故障分析
沈润夏 任世涛 谢泓丘 蒋继楠
（１．广西大学电气工程学院，广西南宁５３０００４；２．安阳供电公司，河南安阳４５５０００；
３．绵阳市产品质量监督检验所，四川绵阳６２１０００）
【摘要】文章通过对ＤＪＤＫ一１型电力电子技术及电机控制实验装置的研究，探索了应用两台实验平台挂件组成双桥串联 １２脉波整流电路的方法，并对其进行了故障模式分析，提出了对应的故障诊断方法。 【关键词】整流桥；仿真；实验电路；故障诊断 【中图分类号】ＴＭ７１１ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００８－１１５１（２０１２）０７—０１８８—０３
Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｆａｕｌｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｂｏｕｔ Ｉｔ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｐｏｗｅｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ＤＪＤＫ一１ ｐｏｗｅｒ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｍｏｔｏｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｄｅｖｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ａｒｔｉｃｌｅ，ｅｘｐｌｏｒｅ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｔｈｅ ｗａｙ ｏｆ ｕｓｉｎｇ ｔｗｏ ｇｒｏｕｐ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｈｕｉｉｄ ｈａｎｇｓ ｆｏｒ ｔｗｏ ｂｒｉｄｇｅｓ ｓｅｒｉｅ １２ ｐｈａｓｅｓ ｒｅｃｔｉｆｉｅｒ ｃｉｒｃｕｉｔ， ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｈｅ ｃｉｒｃｕｉｔ’Ｓ ｆａｉｌｕｒｅ ｍｏｄｅｓ， ａｎｄ ｐｒｏｐｏｓｅ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｃｔｉｆｉｅｒ ｂｒｉｄｇｅ：ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ：ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｃｉｒｃｕｉｔ；ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ
英飞凌电感法脉冲注入算法
英飞凌电感法脉冲注入算法
1.引言
1.1 概述
英飞凌电感法脉冲注入算法是一种用于检测集成电路故障的先进技术。对于现代电子设备来说，故障检测是非常重要的，因为它能够帮助我们发现和修复电路中的错误，确保设备的正常运行。然而，传统的故障检测方法存在一些局限性，比如测试时间长、测试成本高等问题。英飞凌电感法脉冲注入算法应运而生，通过利用电感的特性，提供了一种更加高效和准确的故障检测方式。
这项算法的原理基于电感对电流的响应。在电路中，电感是一种储存能量的元件，当电流变化时，电感会对电流产生磁场的作用。英飞凌电感法脉冲注入算法利用了这一特性，通过向电路中注入电流脉冲，测量电感上的电压变化，从而判断电路中是否存在故障。
该算法的应用非常广泛，可以用于各种类型的电路和系统的故障检测。无论是数字电路、模拟电路还是混合信号电路，在设计和生产过程中都可以采用英飞凌电感法脉冲注入算法进行故障检测。此外，该算法还可以应用于集成电路芯片等微电子器件的故障测试中。
通过使用英飞凌电感法脉冲注入算法，可以提高故障检测的效率和准确性，同时降低测试成本。相比传统的故障检测方法，该算法能够在较短的时间内发现电路中的潜在问题，并及时采取相应的措施进行修复。因此，这一算法在电子设备制造和维护领域具有重要的实际意义。
总之，英飞凌电感法脉冲注入算法是一种创新的故障检测技术，通过利用电感的特性，提供了一种高效、准确、成本较低的方式来检测集成电路中的故障。它的应用范围广泛，并且在电子设备制造和维护中具有重要作用。在接下来的章节中，我们将进一步探讨该算法的原理和应用，以及对未来发展的展望。
1.2文章结构
1.2 文章结构
本文将针对英飞凌电感法脉冲注入算法进行详细介绍和分析。下面是文章的结构概览：
第一部分：引言
在引言中，我们将对英飞凌电感法脉冲注入算法进行概述，介绍其背景和意义，并明确本文的目的。
第二部分：正文
2.1 英飞凌电感法脉冲注入算法的原理
基于人工智能电网故障诊断技术的研究现状及未来发展趋势
基于人工智能电网故障诊断技术的研究现状及未来发展趋势
摘要：配电网作业状态在很大程度上决定了供电质量，为了尽可能提高供电质量，组织配电网巡检工作显得尤为重要。传统的巡检模式利用人力资源检测配电网设备作业状态，存在工作效率低、误差大、覆盖面不足等问题，缺少统一管理。从当前配电网巡检工作效果来看，获取巡检数据信息不足，未能及时发现设备问题。为了弥补传统巡检模式的不足，配电网领域研究学者提出了智能配电网巡检，该研究思路利用智能化操控技术，取代人工巡检。由于配电网设备分布区较大，数量较多，加大了配电网巡检系统开发难度，当前尚未形成完善的系统设计方案。本研究尝试选取物联网技术作为研究工具，提出配电网智能巡检系统研究。
关键词:人工智能;电网故障;诊断技术;研究现状;未来发展趋势
引言
新时期电网系统的功能和技术特点得到优化，规划经验、数据和知识可以利用人工智能技术进行科学利用和管理，网络运行效率通过以下方式得到提高因此，有必要分析电网总体调控活动，研究电网调控中人工智能技术的性能和交互过程，进行深入学习，提高故障识别质量。
1人工智能电网故障诊断技术
以深度学习为代表的新一代人工智能技术在数据处理特别是特征自学习、强非线性拟合、端到端建模等方面具有较强的优势，同时，新一代信息技术特别是云计算、大数据处理等技术的发展，促使机器学习和深度学习等人工智能技术具备了强大的大规模数据处理能力，使得新一代人工智能技术可以更好的契合新态势下配电网智能感知与故障诊断平台建设所需的信息处理方法：1）配电网智能感知平台建设为故障诊断与故障定位提供了大量数据，而基于分布式计算和云平台的新一代人工智能技术具有强大的大数据分析和挖掘能力，可以很好的应对大规模配电网数据处理的挑战；2）大量分布式新能源、储能和电力电子装备的广泛接入，使得电力系统故障的随机性和非线性性大大增强，而以深度学习为典型代表的新一代人工智能技术具备强大的非线性拟合与特征表达能力，可以从多源异构或非结构化的数据中提取出配电网故障的判别信息，实现更加精准的故障诊断和故障定位；3）分布式新能源广泛接入下的配电网，其电力系统建模更加困难，基于物理模型的配电网感知与故障诊断方法误差偏大。而新一代人工智能技术具备的端到端学习模式和端-边-云协同计算架构，可以更好的处理局部与全局之间的信息共享，避免误差积累，有利于提升配电网故障诊断与故障定位的精度。
CRH3动车组预充电电路故障分析及解决措施
CRH3动车组预充电电路故障分析及解决措施
本文从CRH3型动车组行车途中牵引动力丢失，发现是预充电电路故障入手，详细的分析了此类故障产生的原因及解决措施。首先，对动车组故障诊断及信号传输的过程进行了分析；其次，对CRH3型动车组主变流器及预充电电路的作用原理、接地故障检测机理进行了阐述。最后，在CRH3型动车组牵引动力丢失故障现象的基础上，详细分析了牵引动力丢失的原因、故障正确的处理方法及此类故障的预防。CRH3型动车组牵引丢失故障的分析及解决方法研究，对随车机械师、地勤师及动车组司机都具有很强的实际指导意义。
标签：动车组；牵引动力；牵引变流器；预充电电路，行车故障；故障诊断
中文分类号：U266.2；U268.7
0引言
高速动车组是高速铁路的运输载体，也是高速铁路的主要技术装备，是实现高速铁路功能的关键环节。高速动车组系统具有结构复杂、技术先进、集成度高以及造价昂贵的特点，为了保证高速动车组安全、快速、高效、舒适运行，必须经常对列车进行整备、检查、保养及检修等工作。
高速动车组的维护与检修质量是保证其安全运行的重要条件，辅助单元是动车组牵引辅助系统重要设备之一，也是动车组故障发生比较多的地方，本文依据动车组实际行车过程中，由于牵引变流器预充电模块故障，而使列车部分牵引动力丢失，详细分析了故障产生的原因，并且对故障处理措施进
行了阐述。
1故障现象
CRH3动车组MMI显示6车牵引故障，6车牵引丢失。故障代码25AC，中间电路充电检测起作用，5车双辅助变流器都没有工作。司机在发现故障后试图将6车牵引动力在MMI上恢复，恢复之后，主断路器可以合上，但在合上约3秒又自动跳开。经过两次恢复失败后，司机将6车牵引动力切除，以最大318km/h的速度运行到终点站。
到达目的地后，动车组在热备线上将6车牵引动力恢复，重新启动5车双辅助变流器，主断路器任然合不上，之后启动动车组维护模式，利用软件将牵引系统复位，主断路器亦合不上，于是将6车牵引动力切除，主断路器能合上。经过技术人员诊断和排查后，发现是由于变流器IGBT模块A2过流，同时预充电回路故障引起的。
浅谈电力电子电路故障诊断基本概念和方法
科 科Ｉ技Ｉ论Ｉ坛 浅谈电力电子电路故障诊断基本概念和方法 蒋巍 （黑龙江龙煤矿业集团股份有限公司双鸭山分公司供电公司，黑龙江双鸭山１５５１００） 摘要：故障诊断是一门综合性技术，它涉及现代控制论、信号处理与模式识别、计算机科学、人工智能、电子技术、统计数学等学科。现代故障 诊断技术已有３０多年的发展历史。 关键词：电路．故障诊断；方法 ｌ电力电子电路故障诊断特点 电力电子电路的实际运行表明。大多数故 障表现为功率开关器件的损坏，即晶闸管的损 坏，其中以功率开关器件的开路和直通最为常 见。属于硬故障。但是，电力电子电路的故障诊 断与一般的模拟电路、数字电路的故障诊断还 有—个重要的差别：故障信息仅存在于发生故 数十毫秒之问，因此。 需要实时监视、在线诊断。 １．１电力电子电路故障诊断的目的 电力电子设备一旦发生故障，小则造成电 器产品损坏、交通阻塞、工矿企业停产，大则会 威胁人民生命、财产安全，甚至造成重大的人员 伤亡或灾难事故，影响国民经济的正常运行。所 以，对电力电子设备进行故障检测和诊断显得 日趋重要。 长期以来，人们采取两种维修对策： 等设 备坏了再进行维修，称为事后维修。这种办法的 问题是经济损失很大。ｂ－定期检修设备。称为预 防维修。这种方法有一定的计划性和预防性，但 其缺点是如无故障，则经济损失较大。 电力电子设备由很多部分组成，包括电力 电子主电路、电动机、发电机和各种应用电路。 对电力电子设备进行故障诊断就是要对所有的 这些电路进行故障检测和诊断。电力电子电路 是整个电力电子设备中最关键的部分。对其的 故障检测和诊断就显得尤其重要。 １．２电力电子故障诊断的作用 实现早期预报。防止事故发生－ｂ．预知性 维修。提高设备管理水平．ｃ．方便检修，缩短了维 修时间，提高设备利用率；ｄ．对提高设备的设计 制造水平，改善产品质量有指导意义。 ２电力电子电路故障诊断方法 电力电子电路故障诊断技术包括两方面 的内容： 故障信息的检测：以一定的检测技 术。获取故障发生时的所需故障信息，供故障分 析，推理用；ｂ．故障的诊断：依据检测的故障信 息。运用合适的故障诊断方法，对故障进行分 析、推理，找出故障发生的原因并定位故障发生 部位。传统的故障诊断方法在电力电子电路故 障诊断中也得到的广泛应用，如故障字典法、故 障树、专家系统等。 ２．１故障字典法 把一组典型的测量特征值和故障值以一 定的表格形式存放，通过比较测量值和特征值， 判断故障。先用计算机对电路正常状态和所有 硬故障状态模拟，建立故障字典。然后对端口测 试进行分析，以识别故障，即将选定节点上测出 的电压与故障字典中电压比较，运用某些隔离 算法查出对应故障。 故障字典法对于模拟电路和数字电路故 障诊断具有很大的实用价值，但字典法只能解 决单故障诊断，多故障的组合数大，在实际中很 难实现。 ２．２故障树法 故障树诊断法就是对可能造成系统失效 的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素）进 行分析，画出逻辑框图，即故障树，从故障树的 顶事件进行搜索从而找出故障原因的方法。故 障树表达了系统内在联系，并指出元部件故障 与系统之间的逻辑关系。 故障树诊断直观、灵活、通用，但建树工作 量大，繁琐易错，对诊断故障空间较小的问题比 较合适。 ２＿３残差法 残差法是一种基于解析模型的故障诊断 方法。即通过研究实际系统与参考模型特征输 出量问的残差来进行电力电子装置主电路在线 故障诊断和故障定位的过程。该方法同样适用 于逆变器主电路的故障诊断，参考模型法用于 电力电子电路的故障诊断具有检测量少、判据 简单且与输出大小无关的特点。特别是在复杂 电力电子电路的故障诊断中该法的优势更加明 显。 ２．４直接检测功率器件两端电压或桥臂电 流的方法。通过检测各功率器件两端的电压，或 检测各桥臂电流，得到功率器件的工作方式。再 与触发脉冲进行时序逻辑比较，从而判断被诊 断对象是否故障，此方法需要检测每个被诊断 器件的电压和电流，所需测点较多，需要专门的 检测电路和逻辑电路。该方法还可以通过测量 电路的输入输出来实现故障诊断。正常工作时， 电路的输人输出在一定的范围内变动，当超出 此范围时，可认为故障已经发生。另外，还可以 测量输人输出变量的变化率是否超出范围来判 断是否发生故障。该方法虽然简单，但抗干扰性 差。 ２．５专家系统诊断的方法 专家系统就是利用计算机推理能力和领 域专家的丰富经验，以及系统内部因果关系和 人工智能的机器学习功能，设计出的一种智能 计算机程序系统，解决复杂的系统故障诊断问 题。专家系统对经验性的诊断知识进行形式化 描述，突破个人局限广为传播，有利于存储和推 广专家的经验，发挥专门人才作用，开辟了综合 利用专家知识的新途径，比人类专家更可靠、灵 活，不受环境影响。专家系统的知识结构中知识 库与推理控制相对独立，可重写增删，可以结合 其它诊断方法，构成知识结构的应用程序，拥有 人机联诊功能，充分发挥了现场技术人员的主 观能动性，并能逐步积累经验日趋完善，因此是 很有生命力的故障诊断法。 专家系统诊断的基本思想是：先通过实验 或仿真建立起一个可靠的知识库，该知识库包 含了电路的环境知识、系统知识和—个规则库， 其中知识库反映了系统的因果关系，具体到故 障诊断系统中就是系统变量和故障类型、故障 点之间的因果关系：然后通过人机接口得到实 际运行中的特征变量值；将它应用到规则库进 行推理，就得到了电路的基本工作状态和故障 信息。该方法的缺点是知识库建立困难，特别是 知识库庞大时更是如此。传统的故障诊断专家 系统，大多是基于规则的专家系统，它将领域知 识编成一系列产生式规则（表示形式为腰…， ＴＨＥＮ…）。这种专家系统可以解决许多系统的 故障诊断问题，但是由于对复杂的系统要利用 大量的产生式规则（这种规则主要依赖人工编 写），因而故障诊断专家系统运行很慢，很难适 应实时环境的要求；另外，当遇到未见过的新故 障或新信息时，如此建立的专家故障诊断系统 往往不能正确处理，会因推理能力弱而出现“匹 配冲突”、“组合爆炸”及“无穷递归”等问题。要 解决这些问题，除非不断进行规则更新。可是新 规则与原有规则很有可能相互牵连，这必然导 致在规则添加和删除时遇到难以处理的困难。 总之，专家诊断系统存在知识获取“瓶颈 问题、 难以维护、应用面窄以及诊断能力弱和不适应 模糊问题等缺点。