变频器异常检测方法研究与仿真(精)(2)

△y ≤△y min ( △

y 0-△y /(△y 0-△y min △y min ≤△y ≤△y 0 ∈计算异常参数理想隶属度: v M =

(△y -△y min /(△y 0-△y min △y min ≤△y ≤△y 0 △y -△y max /(△y 0-△y max △y 0≤△y ≤△y max 0其≤ ≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤ 他

计算异常参数极大值隶属度: v M =

(△y -△y 0/(△y max -△y 0 1

△y ≤△y max 0其≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤≤ 他

其中,△y max 是变频器异常参数正向偏差,△y min 是异常参数负向偏差,△y 0是最理想的异常参数偏差差值,通常情况下是△y 0=0。描述多层参数估计模型中输入的异常参数与需要输出的结果之间的关系:

z=n j =1Σv j k (y k z j /n j =1 Σv j k (y k

通过上面阐述的方式,能够获取变频器异常参数映射关系,将变频器异常参数与变频器部件形成对应关系,从而为变频器异常参数提供基础。

1.2变频器异常确定

将变频器异常参数输入到多层参数估计模型中,对所有的变频器异常参数进行非线性变换。根据变频器异常参数与变频器部件的映射关系,确定变频器可能出现异常情况的部件。对变频器异常参数进行非线性变换处理:

Q (Z =Σl=1 y l (Z

d l /p 2计算变频器参数异常区间:

d m =1n(z m -w m 2/λm q

姨式中,q 是异常参数变化区间极大值,z m 是变频器部件空间位置,w m 是变频器异常参数均值。上述参数都需要满足下面的要求:

w m =Q/Q m × (z max -z min 2 Q ≤Q m -q 姨w m ≥Q m ×

(z max -z min 2在多层参数估计模型中,所有参数相互关系如下: 莫桂江.变频器异常检测方法研究与仿真 41

科技通报第28卷 z 1=d 10-d 11y 1-L-d 1 p y p 姨z 1>d j 1/z j 姨式中,

G j 1是多层参数估计模型设置参数,d j 1是一个常数,z j 是获取的结果参数。 2实验结果及分析

实验中变频器中控制板端子存在异常,主回路端子异常,在变频器电源高速切换的情况下,每次故障下,完成100次试验,成功检测的次数作为实验的准确度。分别利用传统算法和本文算法对变频器异常参数进行检测。异常的数量逐渐增加,实验次数为100次,故障样本为0~50正态分布。电机运行参数c =2.7,电机运行速度变换系

数d =5.69,变频器部件序号i =5.77,变频器工频电源变换次数n =500次/s ,工频电源变换系数。实验中,故障变频器的电压突变波形如下图所示:

通过图1可以看出,工作电压出现了突变,会对故障信号形成干扰,符合实验环境。

分别用两种方法对存在的异常进行检测并统计每次检测准确度的结果: 其中,横轴代表变频器异常参数数目,是0~50增加的。纵轴代表异常参数检测的准确率。通过图2能够得知,利用传统方式进行变频器异常参数检测,由于变频

器工频电源变换频繁造成电子干扰,导致异常参数误动,降低了变频器异常参数的准确率。虽然随着故障的增多,算法的准确度都有所下降,但是本文方式检测准确率依然高于传统算法。

3结束语

本文提出了一种多层参数估计算法,用于变频器

异常参数的检测。将提取的变频器异常参数进行映射处理,确定异常参数与变频器部件之间的映射关系。针对异常参数对应的部件,进行异常参数确认。该算法有广泛的发展前景和巨大的商业价值。

参考文献:

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吴细芳,王远景.基于SVM 的变频器故障检测策略研究[J].机电工程算法,2009,9:44-46.

图1故障波形示意图 Fig.1Fault waveform schemes

图2不同算法异常检测的准确率趋势图 Fig.2Different algorithm anomaly detection accuracy trend chart

故障检测准确度/% 变频器异常参数的数量/个 42

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