地铁辅助逆变器原理及故障分析

地铁辅助逆变器原理及故障分析
随着先进技术的迅速发展，地铁车辆的整体性能得到了极大的提高。

它给人们的日常生活带来了极大的便利。

然而，地铁辅助逆变器是车辆的重要组成部分，其结构复杂且集成度高。

地铁辅助逆变器是辅助系统（地铁线路的核心部分，它为除列车牵引以外的一些电气设备供电，包括空调系统、风扇系统和各种控制回路）。

因此，快速准确的诊断方法对于地铁辅助逆变器至关重要。

标签：地铁逆变器；原理；故障分析
Abstract：With the rapid development of advanced technology，the overall performance of metro vehicles has been greatly improved. It brings great convenience to people’s daily life. However，the metro auxiliary inverter is an important part of the vehicle，and its structure is complex and highly integrated. Metro auxiliary inverter is the auxiliary system （the core part of the subway line，which supplies power to some electrical equipment except train traction，including air-conditioning system，fan system and various control loops）. Therefore，the fast and accurate diagnosis method is very important for the auxiliary inverter of metro.
Keywords：subway inverter；principle；fault analysis
1 地铁辅助逆变器分析
我们知道，分散式供电和集中式供电是辅助逆变器的主要供电类型。

一个地铁线路的辅助供电系统需要在列车上安装SIV，此时使用的就是集中式的供电，在这种方式下，系统装置包含的部分有：DC-DC斩波装置一个、辅助逆变器两个、整流装置一个。

集中式类型采用的辅助逆变电源为SPWM调制辅助逆变电源，分散式方式则采用的是十二脉冲辅助逆变电源。

如果系统需要电路简单，元件少的逆变电路，则可以采用SPWM调制辅助逆变电源结构。

这时候，系统主要是由三相逆变桥、LC滤波器以及处处隔离变压器组成。

使用SPWN调制，再配合LC滤波器的功能，我们可以得到包含较少谐波分量的电压。

而什么是SPWN呢？举例而言，当我们使用恒幅不等宽的脉冲列去代替一个正弦波，则我们将这个正弦波平均分层一份一份地，一共分为N 等分，再将每一等分使用一个和它的面积相等的等幅矩形脉冲的中心线和它中点重合。

我们会得到高度不变并且宽度按正弦规律变化的脉冲列，这就是SPWM 调制。

十二阶梯波合成逆变电源则分别使用DY和DZ形变压器的T1和T2共同构成，子逆变器的第一二组分别由PWM脉冲和滞后30度的同一PWM脉冲调制。

传统的三相十二阶梯波合成逆变器采用一百八十度的导通方式，其输出的电压以为采用的移项调压技术变化，有着很多的缺陷。

单边脉宽调制可以很好地去减少因采用脉宽调制导致谐波含量增大的问题。

2 逆变器故障成因
2.1 逆变器IGBT功率管故障的成因
通常逆变器经常会由于通常的电流和电压原因造成内部的电路损坏，此外还可能因为逆变器内部的元件老化而造成故障。

而地铁辅助逆变器则是一直工作在高频的情况下，其工作的环境是比较恶劣的。

因此在地铁运行中，逆变器经常可能出现故障。

而经常出现的故障是功率开关器件的开路故障与直通故障。

短路故障一般是由于当列车系统发出错误的驱动信号或者雪崩击穿而造成的。

逆变器IGBT电路提供的电压过小的时候，IGBT就会自动地退出饱和导通区然后进入线性放大区，这时候电阻则会增大，这直接导致的结果就是电路元件过热，从而造成毁坏。

而一般器件出现破裂或者焊接脱落和电路板损坏都会导致开路故障。

由于电路内部有自动保护的功能，在发生短路的时候故障会被快速地隔离，当检测困难时，则会使用植入熔丝从而转为开路故障进行处理。

当IGBT出现短路故障的时候，如何去进行判断呢？我们可以通过检测IGBT的发射极与集电极之间的电压对故障进行判断。

当出现短路的时候，慢关断会使得故障的功率管出现软关断的情况。

出现开路的时候，故障就會使得功率管的相电压减小，系统内部本身的欠压保护是无法全部弥补功率管的功率缺失的。

2.2 故障对系统的影响
当辅助逆变器内部元件出现开路时，驱动电压会使内部元件无法导通，这个时候，电压缺失，输出电压的波形不会像以前的正常工作时候的波形，而是会发生畸变。

对于梯阶波合成逆变器来讲，造成的影响更多，比如会造成低次谐波无法被抵消，而增强了输出电压中的谐波。

当辅助逆变器正常工作的时候，电路中桥臂的输出功率是较大的，当出现故障后则会大大减少桥臂的输出功率。

3 故障分析方法
3.1 基于EEMD与BPNN的故障检测法
虽然经验模式分解（EMD）方法是一种优越的信号分析方法，尤其适用于非线性和非平稳信号处理。

然而，在EMD分解故障信号的过程中，EMD存在一个重要的缺点，那就是模式混合。

针对这个问题，黄光裕等人提供了集成经验模式分解（EEMD）方法。

本文应用EEMD和能量特征方法从原始故障信号中提取特征向量。

然后特征向量成为BPNN的输入数据。

遗传算法优化了BPNN 的权重和阈值。

因此GABP具有很强的全局搜索和优化能力，克服了BPNN的缺点。

最后，利用训练好的GABP对地铁辅助逆变器的故障类型进行诊断。

实验结果表明，该方法具有较高的精度和较好的效果。

EEMD方法的基本思想是：事实上，所有信号数据都包含噪声，加性白噪声序列将均匀分布在整个时频空间。

添加白噪声序列后，不同比例的信号区域将主动映射到相应的比例，它们是由白噪声产生的。

由于高斯白噪声的零均值特性，IMFs分别从含有加性白噪声的信号中筛选出来。

并且所有对应的IMFs已经被平均以消除白噪声的影响。

则平均
值被认为是真实的IMFs。

结果满足特征向量提取精度的要求。

EEMD算法克服了EMD中的模式混合问题，提高了特征向量提取的准确性。

遗传算法优化了BPNN的权重和阈值。

因此它具有强大的全局搜索和优化能力，避免陷入局部最小值，提高收敛速度和泛化能力。

仿真实验结果表明，该模型具有较高的诊断精度和较好的性能，可用于地铁辅助逆变器的故障诊断。

通过长期的研究，作者认为所提出的方法应用于已知故障的诊断，未知故障需要深入研究。

3.2 基于主成分分析和小波神经网络的分析
考虑到地铁辅助逆变器故障信号的非线性和诊断精度，提出了基于主成分分析（PCA）和小波神经网络（WNN）的故障诊断方法。

首先，通过小波包的分解和重构提取故障信号的初始特征向量，然后使用PCA降低初始特征向量的维数，从而消除冗余数据信息。

最后，将处理后的特征向量作为小波神经网络的输入样本进行故障诊断。

实验结果验证了该方法的可行性和有效性。

与直接使用初始特征向量的网络相比，所提出的诊断方法具有更高的精度和更强的收敛性。

4 结束语
总而言之，对地铁辅助逆变器的故障分析，首先必须要从辅助逆变器的原理出发。

地铁逆变器的工作环境恶劣，其结构复杂，且各集群相互牵制，因此容易发生故障的点很多。

在调查故障的时候，如果只看故障的表面现象则会非常容易出现判断的失误，无法找到造成故障的主要原因。

而如何正确有效地进行故障分析呢，一方面我们需要结合多种分析方法，从不同角度的数据出发去分析故障的原因，另一方面，我们需要结合历史数据和历史故障，对现有的故障进行分析，从而保障故障的解决。

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