电力电子电路故障诊断技术探索与预测

发表时间:2020/12/2   来源:《当代电力文化》2020年20期   作者: 田宏达 王尚辉 唐尧 汤轶博 宋智强
[导读] 电力电子电路是电子系统的重要组成内容,目前在电子产品、电子系统中有着广泛的应用,但如果出现设备失效的问题就会带来严重的后果,继而影响产品或系统的使用
        田宏达 王尚辉  唐尧  汤轶博  宋智强
        哈尔滨理工大学荣成学院,山东省荣成市,264300
        摘要:电力电子电路是电子系统的重要组成内容,目前在电子产品、电子系统中有着广泛的应用,但如果出现设备失效的问题就会带来严重的后果,继而影响产品或系统的使用。为了保证电子系统的正常运行,维修人员要运用科学的电力电子电路故障诊断技术来进行预测,及时发现电力电子电路的故障问题,从而避免电力电子电路发生故障。本文将对电力电子电路故障诊断技术来进行分析,希望可以为相关研究提供有价值的参考依据。
        关键词:电力电子电路;故障诊断技术;分析;
        随着现代社会的发展,电子设备有了广泛的运用,同时也加大了电力电子电路的使用。对于电子设备和系统来说,最重要的是其使用功能,为了推动电子系统结构朝着更大的平台发展,要加强对其故障的诊断工作。因此,要想保证电子设备及电子系统的正常运行,就要做好电力电子电路的故障诊断,将科学的故障诊断技术运用到故障诊断工作中,有助于及时发现电力电子电路的故障问题,从而避免电子设备和系统产生故障,达到减少市场经济损失的目的。
一、电力电子电路故障诊断与预测技术的难点
(一)失效机理的研究
        电子系统是由若干个电子元件组成的,多数电子系统发生故障的原因就是元件失效,一旦电子系统出现故障问题,维修人员就会根据电子元件的失效原因来选择相应的检修技术。通常情况下,使用预测技术就可以判定电路的使用时间及性能的好坏程度,目前我国用于检测电子电路故障的技术有很多。从电子元件方面来说,预测元件故障有着很大的复杂性,主要原因是电子元件的数量很多,不同的元件具有不同的状态,其性能与运行规律也有所不同,所以元件的实效原因也有很多。由此可见,在电力电子电路故障诊断工作中,预测难点主要是在于元件故障对电路的影响,因此要加强对失效机理的研究,这样才能有效避免元件故障所带来的影响,从而降低电路失效的可能性[1]。
(二)故障的监测与评估
        由于不同的电路具有不同的失效原因,目前还没有一个具体的评判标准,所以对电路是否处于健康状态也是较难评判的。因此,对于不同电路的故障问题,要根据具体的类型来进行故障判断技术的选择,这样才能有效判断出电路的实时状态,从而避免电路故障对设备或系统的影响[2]。
(三)预测的精确度、实时性及可靠性
        电子设备需要具备可靠性的性能,这样才能避免故障问题的发生,从而提升运行状态的稳定性。因此,为了确保电子设备的性能,需要提升故障预测的准确度,加强对电子设备故障预测技术的运用,以此来降低电路失效的概率,进而减少故障所带来的损失。由此可见,预测的精确度、实时性及可靠性是十分重要的。


二、电力电子电路的故障诊断技术
(一)PHM关键技术
        PHM关键技术具有健康管理和预测的功能,将该技术运用到设备故障检测中,可以准确测定出设备的使用寿命,同时还能够避免设备故障问题的发生,从而有效提升设备运行的稳定性。现阶段,PHM关键技术的发展十分迅速,不管是在理论上还是实际应用上都有着重要的地位,这主要可以归结为以下几个方面:一是物理技术,二是数据驱动技术,三是混合技术。并且,PHM技术在我国有着广泛的应用,主要原因是使用范围广,例如在农业、科学、医药、军事等领域都有着广泛的使用[3]。
(二)HMM技术
        HMM技术又被称为隐马尔科夫技术,这一技术有着较长的发展历史,在上世纪六七十年代就已经开始创立,发展到今天已有了不小的研究成果。HMM技术有着较大的随机性,主要体现在统计观测值和状态转移的方面,该技术在实际运用过程中有着很大的优越性,可以直接体现出电路运行的健康状态,对诊断电力电子电路故障有着很大的帮助。
三、电子电路故障预测技术
(一)AR模型预测技术
        AR模型预测技术也可以称为自回归模型,该技术最突出的特点是信号的线性排序和功率的连续性,将AR模型预测技术运用到电子电路故障的预测工作中,可以将预测误差降到最低,进而提升预测结果的准确性,有利于减少电路失效的概率。
(二)BP网络预测技术
        BP网络预测技术又叫误差逆转传播技术,这是一种不止一层的前馈神经网络预测技术。该技术是以误差函数为样本数据而输出的,为了将误差控制在规定的范围内,需要不断降低神经网络的梯度,从而得到最小的函数值,以此来预测电路的运行状态。BP网络预测技术主要包括两方面的传播内容,一是前项传播,二是后项传播,其网络输出方向也具有一定的规律,通常是由输入到输出。
(三)GM预测技术
        GM预测技术又被称为灰色预测技术,该技术目前在电力系统预测工作中有着广泛的应用,尤其是电力负荷的预测,近年来已经获得了业内的普遍认可。GM预测技术是针对很多的不确定系统而进行的,如样本数据较小、信息匮乏、信息未知等,这些类型的系统都可以运用GM预测技术,通过该技术可以提取到有效的信息,进而更好地实现电子系统的故障预测。在实际运用的过程中,GM预测技术可以起到监控电力电子电路运行的作用,同时可以对其运行行为进行有效的控制,有助于减少故障问题的出现,从而保证电力系统和电子设备的正常运行。
        结语:目前,人们越来越重视电力电子电路的故障诊断工作,对故障诊断工作的要求也越来越高,因此要加强对电力电子电路故障诊断技术的研究,以此来提升故障诊断和预测结果的准确性,从而避免电路失效所带来的经济损失。现阶段,电力电子电路的故障诊断技术有了较大的发展,例如PHM技术、HMM技术等都有着一定的应用优势,而故障预测方面,AR模型预测技术、BP网络预测技术及GM预测技术的出现大大提升了预测的准确性,从而为电力电子电路的使用提供了保障。
参考文献:
[1]张倩.电力电子电路故障诊断方法仿真分析[J].科学技术创新,2019,0(1)
[2]王力,王旭,徐哲.电力电子电路故障预测关键技术论述[J].通讯世界:下半月,2016,0(1)
[3]张勇.电子电路的常见故障及其检测技术探讨[J].电子制作,2016,0(7)
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