三相SPWM逆變器是大功率逆變電源，近幾年在許多大中型企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，主要用于提供一種能夠驅(qū)動振幅,、相位,、頻率的三相電源[1]。但是,，逆變器中的半導(dǎo)體功率變換器也是最容易發(fā)生故障的環(huán)節(jié),，一旦發(fā)生故障，企業(yè)不但產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)損失,，還可能發(fā)生重大事故,。設(shè)計合理的診斷方案來解決電力電子電路中出現(xiàn)的問題是現(xiàn)代研究的重點(diǎn)。國內(nèi)外學(xué)者對逆變器的故障診斷都有較為深入的研究,，其中有些學(xué)者提出用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對三相逆變器的故障進(jìn)行分類的診斷方法[2-5],，為診斷方法提供一種思路，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的一些缺點(diǎn),，如收斂速度慢,，泛化能力不夠，容易陷入局部極小值等影響了診斷率,。還有學(xué)者提出基于模型的故障診斷方法[6-7],，引入鍵合圖等建模方法來對逆變器建模，增加了檢測中的準(zhǔn)確率,，不足之處是分析過程比較復(fù)雜很容易出錯,。
    針對電力電子電路具有非線性的特征而無法采用精確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行故障診斷，本文對三相SPWM逆變電路先采用小波分析方法,，對所需要的信號進(jìn)行分解,，得到經(jīng)小波分解后的能量值，然后以各尺度的能量值作為特征向量,，輸入經(jīng)過PSO優(yōu)化SVM的模型進(jìn)行分類故障診斷,。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM相比,，此方法取得了較好的故障診斷效果,。
1 支持向量機(jī)(SVM)
    SVM是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論來處理模式分類問題的算法，其基本思想是找到一個“最佳”的超平面作為學(xué)習(xí)問題的解決方案,。它避免了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇,、過學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)，可以提供一個在大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間只有少數(shù)向量的全局優(yōu)化的分離邊界,，不同于其他學(xué)習(xí)機(jī)可能會產(chǎn)生局部極小,。
    SVM的目標(biāo)是找出距兩個類之間最大距離的分離邊界，如圖1所示,。

    其中 K(xi,，x)是一個進(jìn)行非線性映射到特征空間的多項(xiàng)式核函數(shù)。為了獲得SVM的最佳解決方案，有不同的內(nèi)積函數(shù)可以選擇[9-10],。本文選擇徑向基函數(shù)(RBF),，這是因?yàn)槭褂肦BF時，只需要確定較少的SVM參數(shù),，而其他的多項(xiàng)式核函數(shù)會使參數(shù)優(yōu)化變得復(fù)雜,。
2 小波變換的多分辨率分析故障特征提取
    如圖2所示，采用小波變換的多分辨率Mallat算法進(jìn)行信號的分解[11],。從信號濾波的角度理解,，首先構(gòu)造了低通和高通濾波器，得到了一組所需要的低頻信號和高頻信號,，直到分解至第M層,，每層分解得到的低頻和高頻信號是原信號的一半。其分解結(jié)果既不會冗余,，也不會損失原信號信息,。

    (1)初始化，隨機(jī)產(chǎn)生粒子的初始位置和速度,；
    (2)計算初始適應(yīng)度,，然后根據(jù)適應(yīng)度更新pbest和gbest。,；
    (3)根據(jù)式(5),、式(6)更新粒子速度和位置。再次計算適應(yīng)度值,，更新pbest和gbest,；
    (4)依此循環(huán)，當(dāng)循環(huán)至最大迭代次數(shù)或滿足要求,，則結(jié)束尋優(yōu),。否則轉(zhuǎn)至步驟(2)。
3.2 PSO-SVM故障診斷方法
    本文所介紹的PSO-SVM的三電平SPWM逆變器故障診斷方法,，首先獲得逆變器故障信息,，然后選擇母小波進(jìn)行小波分析，提取故障特征,，其主要步驟如下：
    (1)根據(jù)第2節(jié)多分辨率分析故障特征提取,，可以選擇逆變器故障時產(chǎn)生的負(fù)載電壓為對象進(jìn)行小波分析，以高頻部分的能量組成特征向量(E1,，E2,，…，Ej),。
    (2)對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,，將所有的特征向量歸一化到[0,，1]區(qū)間。
    (3)PSO-SVM的故障分類,，其具體實(shí)施步驟如下：
    ①建立PSO-SVM分類模型，如圖4所示,。PSO-SVM模型由M個PSO-SVM網(wǎng)絡(luò)組成（本文中M為三相逆變器故障類型數(shù)）,。x為PSO-SVM模型的輸入數(shù)據(jù)，PSO-SVMi（i=0,，1,，…，M）輸出目標(biāo)函數(shù)Yi值為0和1,。當(dāng)屬于第i類PSO-SVM時,，PSO-SVMi輸出目標(biāo)函數(shù)Yi為1，否則為0,。

    ②先建立訓(xùn)練樣本（T,，Y），再根據(jù)PSO-SVM算法,，產(chǎn)生合適的C和γ,。
    ③用步驟(2)中確定好的模型，輸入未知故障樣本,，然后就可以得到每一個Y值,，從而確定了故障類型和位置。
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    三相SPWM逆變器由6只IGBT構(gòu)成,，其電路系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖5所示,。對逆變器的輸出電壓故障波形進(jìn)行采樣。采樣點(diǎn)N=260,，采樣頻率為fs=50 kHz,。在建立故障樣本時考慮逆變器輸入電壓和負(fù)載功率，分別為600 V/30 kW,、600 V/40 kW,、600 V/50 kW、600 V/60 kW,、600 V/70 kW,、630 V/30 kW、630 V/40 kW,、630 V/50 kW,、630 V/60 kW和630 V/70 kW 10種情況。本文篇幅有限,，只對其中7種故障情況(包括正常情況)作分析[13]：逆變器中只有一個IGBT開路故障(3種：VT1,，VT2,，VT3)和兩個IGBT開路故障(3種：VT1和VT2，VT1和VT6,，VT1和VT4),。再用小波多分辨率分析故障特征提取方法得到特征向量，這樣得到了10×7=70組故障樣本,，將其中在情況(1)～(3)和(9)～(10)下每種故障作為學(xué)習(xí)樣本,，其余的(4)～(8)組故障樣本作為測試樣本。

    采用這種方法對三相SPWM逆變器故障進(jìn)行診斷,，對故障情況進(jìn)行分類：無故障為類型1,，VT1故障為類型2，…,，VT1和VT6故障為類型7,。經(jīng)過仿真實(shí)驗(yàn)，得到故障的實(shí)際分類和預(yù)測分類如圖6所示,。

    根據(jù)圖7可以得到整個模型的故障準(zhǔn)確率為94.285 7%,，在系統(tǒng)中出錯個數(shù)為2個。
    采用普通的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，SVM和本文提出的PSO-SVM對逆變器故障診斷問題進(jìn)行研究對比,，試驗(yàn)結(jié)果如圖7所示?？梢钥闯鯬SO-SVM的故障診斷是有效的,，而且比其他幾個診斷方法的精度更高。
    本文提出用PSO-SVM的故障診斷方法,，采用多分辨率Mallat技術(shù)來對故障負(fù)載電壓的轉(zhuǎn)化進(jìn)行分解,，提取高頻能量為輸入數(shù)據(jù)特征向量；選用PSO優(yōu)化SVM的參數(shù),。該診斷方法一方面使其泛化能力顯著提高,，另一方面不需要建立數(shù)學(xué)模型而解決系統(tǒng)非線性的問題。通過仿真結(jié)果對比分析,，驗(yàn)證了方法的可行性,，錯誤個數(shù)明顯下降，診斷精度顯著提高,，實(shí)用性強(qiáng),，具有廣闊的發(fā)展前景。
參考文獻(xiàn)
[1] RASHID M.Power electronics handbook(2nd ed)[M].New York：Academic Press,，2001.
[2] 吳小華,，史忠科.三相SPWM逆變電源故障檢測與診斷的仿真研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報，2004,，16(7)：1512-1515.
[3] 張作良,，唐朝暉,，胡志坤，等.一種新型電力電子電路故障診斷方法[J].微計算機(jī)信息,，2009(1)：159-160
[4] BO F,，MING D，JIE Z,，et al.Three-phase inverter fault diagnosis based on optimized neural networks[C].Computer Application and System Modeling(ICCASM),，2010 International Conference on.IEEE，2010.
[5] 劉艷,，李海燕.三相逆變器功率管故障智能診斷研究[J].電測與儀表，2013(1)：15-20.
[6] ROTHENHAGEN K,，F(xiàn)UCHS F W.Performance of diagnosis methods for IGBT open circuit faults in voltage source active rectifiers[C].Power Electronics Specialists Conference,，2004.
[7] GONZ LEZ-CONTRERAS B M，RULL N-LARA J L,，VELA-VALD S L G,，et al.Modelling, simulation and fault diagnosis of the three-phase inverter using bond graph[C].  IEEE International Symposium on，IEEE,，2007.
[8] SEBALD D J,，BUCKLEW J A.Support vector machine tech niques for nonlinear equalization[J].Signal Processing，IEEE Transactions on,，2000,，48(11)：3217-3226.
[9] 肖剛.三電平逆變器故障診斷研究[D].西安：西安理工大學(xué)，2007.
[10] 唐發(fā)明,，王仲東,，陳綿云.支持向量機(jī)多類分類算法研究[J].控制與決策，2005,，20(7)：746-749.
[11] 顧曉光.基于小波變換和支持向量機(jī)的電力電子電路故障診斷研究[D].開封：河南大學(xué),，2011.
[12] SHI Y，EBERHART R C.Parameter selection in particle swarm optimization.Evolutionary Programming VII.Springer  Berlin Heidelberg,，1998：591-600.
[13] 張艷麗,，帕孜來，馬洪雨.PWM逆變器開路故障模式分析及識別[J].自動化應(yīng)用,，2012(12)：27-29.