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摘要：随着科技的不断发展，电力电子技术逐渐研发，在生产生活中发挥着重要的作用。电力电子技术已经成为了当今高新技术系统中不可缺少的关键技术之一，电力电子技术的广泛应用，逐渐提高了对设备的维护性要求。当电路出现故障时，人工诊断的方式将不能及时的对设备进行检修、调试以及安装等。基于电力电子电路智能故障诊断技术的出现，引起了社会的广泛关注。
关键词：电力电子技术电路；智能故障诊断；技术；研究
引言
电力电子电路智能故障诊断技术的研究，能够突破传统电路故障诊断的束缚，在故障诊断技术上逐渐趋向于智能化。对于故障诊断技术的研究，在促进电力电子电路领域的发展具有积极的意义。本文中对信息预处理中的小波分析、主成份分析进行介绍，同时还研究了红外热像故障诊断技术和离散频谱分析技术。
1、对电力电子电路故障诊断技术研究的作用和意义
电力电子技术日益重要，在改造传统的电力、机械、交通、化学化工、轻纺和矿冶等方面都具有突出的作用，对航天、通信和激光等高新技术的发展和能源的高效利用都有突出的贡献。从电力电子变流来看，在发达的国家大约有八成的电能是利用电力电子技术转化之后再进行使用的，在未来几年内这个比例还会更高。但是传统的人工诊断技术和方式很难满足现如今的要求，要克服这个问题需要对电力电子电路进行更加高效合理和科学的研究和探索。
1.1、电力电子电路设备一般在工程系统中起到核心电源或控制器的作用。如果出现了故障而没有办法短时间内恢复，会对设备造成严重的损害，严重的话还会造成不必要的人员伤亡。突出的表现在对可靠性要求高的领域，比如在航天设备中使用的电子设备对电力电子电路的测试、诊断和维修技术要求是相当高的。
1.2、针对一些电路元件数量多的电力电子电路，需要研究和开发出一种智能故障诊断功能的方法和技术，可以有效的节约大量的人力、财力和物力,提高资源的利用效率。
1.3、伴随着电子工业的蓬勃发展和进步，集成技术得到了广泛的普及和应用。由于越来越复杂和精细的电子电力电路设备，对其保养和维护也比较复杂多变，需要花费的资金也十分庞大，要对还没有出现的电子电力电路的故障进行预防和预测，这样可以减少设备出现故障时的损害，从而有效的节约日后维修的成本和资源。
2、智能故障诊断技术在电力电子电路中的应用方法
2.1、红外热像故障诊断技术分析
红外热像故障诊断方式在实际电力电子故障诊断中比较适用，电路出现故障时，其表面会出现温差，该技术就是基于设备线路绝对温度变化而进行故障分析。高压电气设备中一旦出现故障，由于线路问题，线路不能正常运行，导致局部线路温度过高。当在物体中内部温度高于绝对温度（-273.15℃）时，就会产生由热能而转变出来的辐射能。外温度在 500℃时，就会产生暗红色的辉光。红外热像故障诊断就是根据线路高温产生的辐射能进行故障位置判断。不管在何种组成的辐射波中都会存在一定的红外辐射。温度对辐射能中各项性质产生影响，并不是所有温度都会产生一致的辐射波，温度不同，在物体中产生的辐射波也不尽相同。
2.2、离散频谱分析
离散频谱分析方式在电力电子电路故障诊断中的作用比较明显，频谱分析方式研究比较早，实际应用技术比较成熟。该种故障分析方式采用的是离散傅里叶变换 DFT。DFT 被广泛应用在目前的电气设备信号检测中，能够对电气设备信号的基波以及谐波进行分离，得出各个信号的频率分量和幅值、频率以及相位。一般在相位较高或者高次谐波参数下，其电气信号检测中出现的误差最为明显。对离散频谱所出现的误差进行校正，主要有以下几种方式：第一，内插法。在该种方法中，首先需要建立方程，求解出校正频率，以校正频率为核心，实现幅值或者相位的校正。第二，FFT+FT 细化分析法。通过DFT 连续谱分析的方式，对数据的实部和虚部进行计算，最后计算出幅值。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆第三，对数据能量重心校正。根据功率法则求出频谱校正量，对相位进行二次校正。第四，相位差校正法。通过离散频谱对应的峰值的相位差，求出频率以及相位校正量。
2.3、数字信号处理法
至于数字信号的处理方法，常见的就是自适应滤波了。这种处理方法简单直接，不需要工作人员了解信号一二阶的先验统计知识，而是能够直接利用观测资料进行分析，然后通过运算适当地改变滤波器中的参数。这样一来，自适应滤波器的输出就能够自动跟踪信号的特征变化波形。自适应处理最大的好处就是能够在噪声背景中提取出故障信息的特征，为工作人员做出正确的故障诊断提供依据。以上是简单的说明，下面是对测量方法的进一步说明。测量方法一般来说分为检测滤波器的方法、状态估计法和参数辨识这三种方法。但是比较常用的是前两种，所以以下就详细说明一下前面两种方法。
其实检测滤波器方法比较简单，只需要工作人员将部件、执行机构和传感器故障的输出方向分别固定在特定的方向或平面上就可以了。这种测量方法可操作性强，而且作用也比较明显。至于状态估计法就没有检测滤波器方法直接，需要观测监测系统的状态变化，简单地说就是在进行故障诊断时，借助观测器系统的输出，取得系统输出的估计值。估计值会和实际输出值存在偏差，这个偏差我们称为量测残差。残差中含有大量的系统内部变化信息，工作人员可以通过这些信息判断出故障信息。虽然状态估计法比较耗费时间，但它突出的特点就是在线计算量小、诊断速度快、准确率比较高。最后是基于神经网络的故障诊断方法。这种故障诊断方法是利用神经网络的自学习、自回纳能力。但是需要经过一定的练习，才可以建立起故障信号与故障分类之间的映像关系。经过学习的神经网络可以实现故障诊断。这一诊断方法科学快速，只要神经网络不出错，故障诊断是较为快速准确的。
2.4、粗糙集方法
这个方法建立在保持分类不变的基础上，利用对知识的约简来推导概念的方法，特点在于能够分析并处理不完整和不精确的各种定量、定性或者混合性的不完整信息，能够从中发现隐含信息，揭示规律性。但是由于粗糙集方法是从不精确和不完整的信息中推导出的诊断规则，难免会出现误差。
结束语
综上所述，智能故障诊断技术在电力电子电路方面的应用十分关键，其能够有效地提升电路运行中的效率，而且通过实现仪表的自动化还能对故障进行及时的排除。所以在运用该技术的过程中，一定要对仪表的智能化系统进行优化，同时还要结合实际情况采用多种方法对电力电子电路进行全面的处理，只有这样电力系统才能得到全面的优化，智能故障诊断技术的应用价值才能不断提高。
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论文作者:李瑞勤
论文发表刊物:《电力设备》2017年第14期
论文发表时间:2017/9/4
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