典型功率变换器故障预报与诊断机理研究

随着功率变换器应用领域的不断扩大，其功能越来越强大，但系统结构越来越复杂，导致故障源增多、可靠性降低，因此功率变换器的故障机理问题是迫切需要解决的基础问题。本项目从主电路、控制系统两个层次研究故障预报与诊断的机理；从预知故障点和未知故障点两个层面分别研究故障预报模型的建立方法和故障诊断的策略。具体来讲，首先，在仿真、试验基础上，以元器件故障发生的机理为理论依据，采用灰色预测理论与神经网络结合的复合建模方法建立功率变换器系统主电路元器件故障预报模型。其次，研究电磁干扰对器件性能退化的影响机理，得到修正功率变换器主电路元器件故障预报模型的策略，进而明晰系统故障产生机理。最后，采用小波包、神经网络和支持向量机等理论工具研究控制系统的故障预报与诊断策略，建立控制系统预知故障点的故障预报模型，探讨控制系统未知故障点的故障诊断策略。

功率变换器的可靠性问题已经成为电力电子领域急需研究和解决的重要课题之一。本项目对应用于不同领域的典型功率变换器进行研究分析，确定功率变换器中最脆弱的环节为功率器件。以典型功率器件IGBT模块为研究对象，首先研究IGBT模块的热性能，构建了IGBT模块内部各层温度计算的热网络模型，并提出了基于有限元和传热反问题的模型参数提取策略。其次，研究了基于时间序列分析的IGBT模块各层温度的预测方法，为监测IGBT模块的温度异常提供参考。再次，研究了IGBT模块键接线故障的实时监测方法。最后，构建了IGBT 模块的物理模型，为IGBT模块内部芯片级故障诊断和预报提供健康的参考数据。为了提高功率变换器故障的预报和诊断精度，本项目致力于研究功率变换器传导电磁干扰对系统故障预报和诊断的影响，完成了功率变换器传导电磁干扰的建模研究，并从干扰源、干扰耦合路径两个角度分析、研究了变换器传导电磁干扰的耦合机理，建立了传导电磁干扰的模型。