电力电子电路智能故障诊断技术探讨

方镇宏

（惠州市鸿业电力信息科技有限公司，广东 惠州 516000）

0 引 言

电力电子电路智能故障诊断技术的发展，打破了传统电路故障检测的方法，使得电路故障诊断逐渐变得自动化、智能化。在高度信息化的社会，电力电子电路技术不断进步，被广泛应用于各个领域，满足了人们的需求。同时，这些电子产品在使用过程中出现了很多问题，最易出现问题的部分是电路。所以，对电子电路故障的诊断非常重要。传统的电力电子电路故障检测已经无法满足当前的社会需求，智能故障检测技术应运而生。

1 电力电子电路故障产生的原因

电子产品是根据当前拥有的技术进行设计，而技术一直在发展。电子产品在使用过程中出现故障不可避免，而产生电力电子电路故障的原因可能是产品设计问题，也可能是外界的干扰。主要原因可以分为以下几点[1]：（1）设备操控人员没有按照严格的操作步骤进行规范化操作；（2）电子设备长期处于较为潮湿或者高温的环境，易导致一些部件被腐蚀；（3）设备在设计制作过程中没有做好防雷电的防护措施，使得设备易受到雷击；（4）电子电路运行过程中没有及时更换受损的零件和改进老化的电路。

电力电子电路故障非常复杂，故障的发生往往是多个原因共同导致的结果。例如，因为设计问题而导致一些零部件的配置不合理，致使设备发生运行不当或者直接短路等故障。通过智能检测技术能够直接检测各个性能指标是否正常，根据相关指数自动检索故障发生处。

2 电路智能故障诊断技术的相关介绍

在模拟电路故障的研究发展过程中产生了电路智能故障诊断技术。电路智能诊断技术的产生标志着我国电力电子电路诊断技术进入了一个新时期。但是，与国外技术相比，我国的智能故障诊断技术发展相对较晚，因此在发展过程中需借鉴先进的经验进行检测技术研究。研究初期，电力电子电路技术经过对比电压电流的方法诊断故障。在研究不断发展的过程中，逐渐出现了不同的诊断方法和技术，促进了我国电子诊断技术的高速发展，提高了诊断准确性，节省了人力、物力和财力等。

3 电力电子电路故障智能诊断技术方法

3.1 信息预处理的小波分析

在电力电子电路的智能故障诊断过程中，信息预处理的小波分析具有重要作用。DFT与小波分析对比，小波分析能够达到DFT所在的时域不能达到的高度。小波分析在故障检测方面不存在局限性，适用于很多不平稳的信号场所。可见，小波分析的使用范围非常广泛，并且能及时解决信号不稳定等问题。小波分析技术也存在一定的缺点，如变换检测过程中数据计算量非常大，波特性也比较差[2]。

3.2 专家系统诊断法

专家系统诊断法是利用当前的智能计算机技术，通过一些系统存在的专家知识和经验进行电路故障检测。它充分利用了爬虫技术和当前的人工智能技术，具有自动化、智能化特征。专家经验和方法对故障诊断来说非常重要，能够通过诊断对可能存在问题的部位进行检测诊断，操作相对简单[3]。但是，由于专家经验不够全面，也会有一部分失误，在现实生活中的应用程度还不够高。

3.3 离散频谱分析技术

离散频谱分析技术的研究比较早，因此技术相对比较成熟。当前，这种智能故障检测方式在电力电子电路故障检测中作用巨大。离散频谱分析技术采用离散傅里叶变换DFT。当前的DFT已经在电气设备信号检测行业应用广泛，能够通过对电气设备的各种波分离，得出每个信号的频率等参数。一般情况下，相位较高的参数下，电气信号的检测中出现误差的情况较为明显。

离散傅里叶变换有正比变换和反变换形式。正离散傅里叶变换和反离散傅里叶变换分别为[4]：

图1为时域信号的傅里叶变换图，图2是频域信号变换图。离散傅里叶转换中，从x1到xn的变换是从时域空间到频率空间的变换。

图1 时域信号

图2 频域信号

可以看出，两种信号的频率明显不同，可以很容易区分这两个信号。

从式（1）的离散傅里叶变换公式可以看出，它是一个矩阵和向量的线性相乘，表示为：

综合式（3）可以计算离散傅里叶变换，相应的python代码如下：

通过对比代码的处理结果和Numpy内嵌的FFT计算结果做对比。

以上是DFT的常规计算方法。

3.4 红外热像故障诊断技术

红外热像故障诊断技术在电力电子电路故障的检测中同样适用。在电子设备出现故障的时候，电路运转故障出现时，它的表面会有温差出现。红外热像诊断技术的故障诊断是在设备的路线绝对温度变化的基础上进行的。在高压电气设备出现故障时，线路不能正常运行，导致高压电气设备的局部线路温度过高。设备内部的温度高于限制温度时，会被产生的热能转换成辐射能。在外部达到一定的温度时，它会产生红色的光。在很多电子设备线路中，一些线路存在的故障无法通过直观感受来发现，温度也不能用普通的温度测量仪测量[5]。因此，红外热像故障诊断技术在此刻非常适用，能通过自身的诊断判断故障位置。

3.5 主成分分析法

在一些电路故障诊断中，故障产生的主要问题是故障诊断的最重要因素。因此，在电力电子电路故障检测过程中，应该找到故障产生的主要问题，排除次要冗杂，将电力电子电路故障在最短的时间内用最快的方法解决。在主成分分析法中，它在系统中能够输入多个变量，并且转换变量，选择比较重要的几个变量。这种变量的统计方式比较特殊，能够参照系统中变量之间的变化，由输入的变量形成矩阵的特点确定压缩。在变量处理过程中，根据变量的数据成分进行预处理，然后得出分析所需的主要成分变量。主成分分析法主要应用于信息数据较多、变量之间的复杂度较大的时候。通过主成分分析过滤变量中的冗杂，覆盖原始数据中的不重要成分，表达出最主要的信息数据，在较短的时间检测出故障，便于电力电子电路故障诊断。

4 电力电子电路智能故障诊断技术的应用

4.1 建立完整的数据信息库

数据信息库的建立很大程度上依赖于电力电子电路智能故障诊断技术。智能故障诊断技术能够在很大程度上提高整个信息数据库的完整性和有效性，并且提高诊断效率。智能故障诊断技术在诊断过程中发现问题、解决问题，把它及时存入信息数据库中。信息数据库主要包括一些电路运行的数据和一些相关的诊断报告等，然后通过将这些数据与数据库中存在的数据进行对比分析，判断电路中存在的状况，迅速找到电力电子电路中的故障点[6]。

4.2 对输电线路故障进行准确检测

电力电子电路故障是电子设备中经常存在的问题。由于电子信息技术的高速发展，电子产品和设备已经存在于人们生活的方方面面。市场的需求要求电子产品的故障检测必须具备强大的技术支持，而智能故障诊断技术通过全方位检测电子电路故障，应用故障分析方法分析故障所在处，在最短的时间最快找到故障点。根据电路的故障情况对电路进行维修和改良，以保障电路的正常运行。

4.3 准确模拟电路的运行情况

高速信息化的时代，电力电子电路智能故障诊断技术获得了快速发展，很多智能诊断技术被用于人们的生活实践活动中，为企业解决了很多难题，促进了社会的智能化发展。与以往的电子产品相比，当前的电子产品对相关的电子技术要求更高，需要的工作更多。企业为了保证电子产品中电的路运行，运用当前的电力电子电路智能故障诊断技术对其电路进行模拟运行，然后通过检测到的各种数据及参数分析和诊断电子设备的性能，以此推断可能发生的故障，通过故障修复及改进，预防后期发售出现故障的可能，保证电子设备的正常运行。由于企业通过电路模拟进行分析和诊断，降低了故障发生率，使得发售的电子设备能够更加安全稳定地运行。

5 结 论

近几年，我国电力电子电路设备行业得到了很大发展。尽管在发展过程中得到了一些限制和打击，但并没有阻止我国电子电路技术的发展，各种电力电子电路故障逐渐复杂化和多样化，使得智能故障诊断技术面临着巨大的挑战。电力电子电路故障的出现降低了电子设备的使用寿命，减缓了电子设备产业的发展。对于当前的电力电子电路故障检测，传统意义上的故障诊断已经不能满足当前的需求，而此时智能故障诊断技术的出现取得了迅速发展。因此，企业应该增加对智能诊断技术相关研究的投入，加大对电力电子电路智能故障诊断技术的应用，以研究更加便捷易操作的智能诊断系统，提高电子设备的使用寿命，使企业得到快速发展，促进我国电力电子电路智能故障诊断技术的发展。