一种电流传感器复合故障诊断方法

技术领域

本发明涉及电流传感器故障诊断，特别涉及一种电流传感器复合故障诊断方法。

背景技术

高速列车牵引传动系统与旅客的人身安全、财产安全有着千丝万缕的联系，因此，对牵引传动系统可靠性有严格的要求。牵引传动系统将电能转化为机械能，是整个高速列车的核心部分，若其中某个元器件损坏且不能及时进行处理，可能会引发连锁反应，影响到其他元器件，导致复合障碍的发生，最终致使高速列车运行受到影响。

牵引传动系统中的三电平逆电器所包含的电流传感器最易发生故障，需要精确可靠的故障诊断方法进行监管。传统的故障诊断方法是基于解析模型方法，但该方法依赖精确的数学模型。目前常用于电流传感器故障诊断的方法有滑模观测器方法、负载电流分析法等，但这些方法主要考虑的是单故障情况，缺少对不同故障特征的提取分析，难以在复合故障情况下实现准确诊断；复合故障情况下，单一故障的表征会产生变化，也无法用简单线性叠加描述，使常见的数据驱动方法效果减弱。

发明内容

发明目的：针对以上问题，本发明目的是提供一种电流传感器复合故障诊断方法，诊断电流传感器中出现的增益故障、偏置故障以及两者的复合故障。

技术方案：本发明提出了一种电流传感器复合故障诊断方法，包括如下步骤：

(1)通过仿真软件模拟电流传感器发生故障时两相电流，获取相对应的电流波形；

(2)从时域角度对电流波形进行特征提取，得到故障特征；

(3)利用梯度提升树对故障特征进行筛选和重构，得到对应的独热编码，用于把不同量级的故障特征归一转化为相同量级，以避免数值不同量级给模型带来影响；

(4)将独热编码作为训练样本，采用逻辑斯蒂回归算法进行训练，得到参数最优化的组合模型；

(5)将待测电流传感器样本输入到组合模型，组合模型以最优化参数提取待测样本的故障特征，并将特征样本分别送往增益故障分类器和偏置故障分类器进行故障分类，两个分类器分别输出检测结果，完成检测样本的故障诊断。

所述步骤(1)故障类型包括偏置故障、增益故障以及两种故障同时发生时的复合故障。

所述步骤(2)故障特征包括无故障、增益故障、偏置故障及复合故障这四种情况的均值、最大值、最小值、极差、标准差、均方值、均方根、偏度、峰度、峰度因子、波形因子、脉冲因子、裕度因子。

所述步骤(4)中组合模型由增益故障和偏振故障发生概率组成。

所述步骤(5)故障情况包括无故障、单故障及复合故障。

有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：

1、本发明故障诊断方法基于数据，对精确物理模型的依赖度低；

2、从多个时域特征值的角度提取故障特征，避免故障信息的遗漏；

3、利用梯度提升树对故障特征进行筛选，有助于提取区分度高的特征信息；

4、采用逻辑斯蒂回归算法对模型进行训练，便于模型参数优化；

5、构建了由双故障分类器构成的组合模型，能够更加准确地诊断出电流传感器中发生增益故障、偏置故障以及二者的复合故障，方法简单易于实现。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为无故障时两相电流波形图；

图3为A相电流传感器偏置故障时两相电流波形图

图4为A相电流传感器增益故障时两相电流波形图；

图5为A相电流传感器复合故障时两相电流波形图；

图6为电流传感器不同故障情形下的时域故障特征分布图；

图7为梯度提升树的处理流程示意图；

图8为组合模型流程图。

具体实施方式

本发明所述的一种电流传感器复合故障诊断方法，流程图如图1所示，包括如下步骤：

(1)通过仿真软件模拟电流传感器发生偏置故障、增益故障以及两种故障同时发生时的复合故障时两相电流，获取相对应的电流波形。如表1所示，仿真故障参数设置情形如表1所示，共81组故障情形，其中增益故障程度从1到1.4共设置9种程度，程度1表示无增益故障；偏置故障程度从0到40共设置9种程度，程度0表示无偏置故障。其中A相电流传感器在无故障、增益故障、偏置故障及复合故障的四组典型电流波形图如图2-5所示。

表1电流传感器复合故障程度设置

(2)从时域角度对电流波形进行特征提取，得到故障特征。故障特征包括均值、最大值、最小值、极差、标准差、均方值、均方根、偏度、峰度、峰度因子、波形因子、脉冲因子、裕度因子，如图6所示。

(3)利用梯度提升树对故障特征进行筛选和重构，得到对应的独热编码。梯度提升树处理流程示意图如图7所示。

(4)将独热编码作为训练样本，采用逻辑斯蒂回归算法进行训练，得到参数最优化的组合模型，如图8所示，其中组合模型包括时域特征提取环节、增益故障分类器和偏置故障分类器。

(5)将待测电流传感器样本输入到组合模型，组合模型以最优化参数提取待测样本的故障特征，并将特征样本分别送往增益故障分类器和偏置故障分类器进行故障分类，两个分类器分别输出检测结果，并根据表2所示对应规则，最终判断输出样本属于无故障、单故障或复合故障，即完成检测样本的故障诊断。

表2电流传感器故障类型与分类器输出的对应关系