图1 永磁直驱风力发电系统拓扑结构
Fig.1 The topology structure of the PMSG wind power generation system
摘要 为了提高永磁直驱式风电变流器的稳定性和可靠性，该文针对风电变流器功率管单管和双管故障，提出一种基于相电流瞬时频率估计的开路故障诊断方法。该方法首先提出一种基于加权滑动Hilbert变换的相电流瞬时频率估计方法，然后通过归一化的相电流瞬时频率残差来构造新的故障检测变量检测故障的发生；其次提出基于改进相电流均值法的多功率管开路故障定位方法实现故障功率管的定位。该文提出的故障诊断方法能够同时实现机侧和网侧的21种开路故障诊断，且避免增加额外的传感器，无需使用Park矢量变换和大量故障样本，故障特征更为显著、鲁棒性强。实验结果验证了所提故障诊断算法的有效性和鲁棒性。
关键词：风电变流器 开路故障 永磁直驱式风电系统 瞬时频率估计 加权滑动Hilbert变换
随着化石资源短缺和环境污染问题日益严峻，风能作为一种清洁的可再生能源受到全世界的重视，因此，风力发电得到迅猛的发展。永磁直驱式风力发电机组由于取消了沉重的增速齿轮箱，具有高效率、低噪声、长寿命、机组体积小、运行维护成本低等诸多优点，获得了越来越多的关注[1]。
在永磁直驱风电系统中，采用由电力电子器件构成的双脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation, PWM）变流器实现全功率并网。然而由于工作环境大多比较恶劣，风电机组的安全运行遭受了严重的威胁。统计数据表明，风电机组中的变流器故障率最高，其主要故障是功率器件绝缘栅双极型晶体管（Insulated Gate Bipolar Transistor, IGBT）的开路故障[2-3]。因此，IGBT开路故障诊断是风电变流器系统实现可靠运行的前提，研究风电变流器的功率管开路故障诊断对风电系统安全运行至关重要。
目前，变流器开路的故障诊断方法从检测变量上主要分为基于电压量的诊断方法和基于电流量的诊断方法[4]。基于电压量的故障诊断方法是利用变流器输出的电压波形或结合变流器机理来进行故障检测和定位[5-6]。如文献[7]利用变流器正常状态和故障情况下线电压的偏差来进行故障检测和定位。文献[8]提出基于变流器电压解析模型的功率管开路故障诊断方法。文献[9]根据建立的输出线电压包络线函数和诊断函数，利用线电压包络线和故障特征参数，实现功率管开路故障的检测和定位。基于电压量的诊断方法，其诊断时间相对短、可靠性较高，但依赖于模型的准确度，需要额外的硬件，实现难度较高，且阈值关联性较低。
基于电流的诊断方法是利用相电流，经过坐标变换、信号处理或模式识别等技术进行故障检测和故障定位，由于无需附加额外的硬件，容易实现，已成为目前最广泛使用的变流器故障诊断方法[2, 4]。如文献[10]提出电流Park矢量法实现变流器开路故障检测和定位，但基于Park矢量轨迹的故障诊断，必须结合复杂的模式识别方法才能实现，不利于算法集成。文献[11]提出基于归一化相电流平均法的开路故障检测方法，然而在定位故障开关时判断逻辑不够严谨。文献[12]提出一种Park矢量斜率法的变流器故障诊断方法，该方法利用Park变换对dq电流进行归一化处理，通过设置下限阈值实现IGBT开路故障检测。在文献[12]的基础上，文献[13-14]也提出了一种改进的电流Park矢量斜率法，其检测思路基本与文献[12]一致。区别在于，文献[13]中的仿真模型是通过串入单向二极管来模拟开路故障；文献[14]中的诊断对象是三相电压源逆变器。但是文献[12-14]都只能诊断和定位单管故障或单相故障，无法诊断异相两管开路故障。同样基于Park变换对相电流进行归一化，文献[15]利用归一化相电流和绝对归一化相电流的均值来构造故障检测变量，提出一种风电变流器开路故障自适应检测和定位方法。文献[16-17]则分别利用归一化电流的残差构造不同的故障诊断变量来实现故障检测。这些故障诊断方法直接利用归一化相电流构造故障检测变量，故障特征易受干扰。除此之外，文献[18]提出结合小波与Concordia变换的逆变器功率管故障诊断方法，该方法首先利用小波分解与Concordia变换得到电流的运行轨迹，提取故障特征，然后采用故障字典和支持向量机进行故障分类。文献[19-23]分别利用不同的相电流预处理方法获取故障特征，然后采用神经网络实现故障检测和定位。但是这些基于信号处理和模式识别的故障检测方法，算法复杂度较高，且需要大量的故障样本。除此之外，文献[24]提出了基于电流滞环控制的逆变器开路故障诊断及容错控制。文献[25]通过建立三相逆变器电路状态空间模型，构造三相逆变器电流观测器来实现开路故障在线诊断。然而这些方法需要建立精确的模型和状态观测器，复杂度较高。
此外，目前这些方法大多针对逆变器的开路故障诊断，而风电变流器包括机侧整流器和网侧逆变器，机侧整流器的开路故障特性与网侧逆变器的开路故障特性相比，故障特性不明显，故障诊断难度更大，使得现有的逆变器故障诊断方法难以同时适用于机侧整流器和网侧逆变器。因此，本文根据现有风电变流器开路故障诊断方法的不足之处，提出了一种基于相电流瞬时频率估计的开路故障诊断方法。首先提出一种基于加权滑动Hilbert变换的相电流瞬时频率估计方法；其次利用归一化的相电流瞬时频率残差来构造检测变量检测故障的发生；然后提出瞬时频率与相电流均值相结合的故障功率管定位方法。该故障诊断算法有如下优点：①提出新的故障检测方法：利用变流器相电流的瞬时频率来构造故障检测变量，故障特征更为显著，无需使用Park矢量变换和增加额外硬件配置，且归一化的检测变量，简化了检测阈值的设置，避免了智能算法对大量训练样本的需求；②提出基于改进相电流均值法的多功率管开路故障定位方法：能够同时实现机侧整流器和网侧逆变器各21种故障定位，提出的定位变量在线快速更新算法，减少了计算量；③提出新的瞬时频率估计算法：利用加权滑动Hilbert变换能够消除“端点”效应，实现相电流瞬时频率的在线平滑估计，故障特征更为精细。实验结果验证了该故障诊断算法的有效性和鲁棒性。
永磁直驱风力发电系统拓扑结构如图1所示，采用两个背靠背电压源变流器将永磁直驱电机与电网连接。机侧变流器和网侧变流器分别实现整流与逆变功能，每个变流器都包括6个带有反并联二极管的IGBT。常见的变流器开路故障主要有单管开路故障和双管开路故障。在本小节，以机侧S1开路故障和网侧R1开路故障为例，分析变流器的开路 故障。
图1 永磁直驱风力发电系统拓扑结构
Fig.1 The topology structure of the PMSG wind power generation system
图2和图3分别给出了当S1发生故障时的机侧三相电流和R1发生故障时的网侧三相电流。从图2中可以看出，当S1开路故障发生时，机侧a, b, c三相电流出现了不同程度的畸变，不再是标准的三相正弦波，其中，a相畸变较为显著。而在图3中，当R1发生开路故障时，网侧a, b, c三相电流都出现了较为严重的畸变，特别地，a相电流在故障发生后上半波完全消失。通过分析可知，相比网侧功率管开路故障，机侧功率管开路的故障特性不明显，使得故障诊断难度更大。目前大多数针对逆变器的功率管开路诊断方法难以同时适用于变流器机侧和网侧开路故障诊断。
图2 S1故障时的机侧三相电流
Fig.2 The rotor-side three-phase current of the S1 open-circuit fault
图3 R1故障时的网侧三相电流
Fig.3 The grid-side three-phase current of the R1open-circuit fault
通过风电变流器开路故障分析可知，当风电变流器正常运行时，电机侧电流和电网侧电流都是正弦波，而风电变流器发生开路故障时，三相电流中出现直流分量，正弦特性消失。频率作为正弦波参数中最为重要且最能反映波形本质特征的参数之一，能够很好地反映故障发生时相电流的变化。因此，本文利用相电流瞬时频率来构造故障检测变量，提出一种新的永磁直驱风电变流器开路故障诊断方法，故障特征更为显著，可靠性更高。本文所提出的风电变流器实时开路故障诊断方法的原理如图4所示，主要包括瞬时频率估计、故障检测和故障定位。
图4 故障诊断原理
Fig.4 Principle of fault diagnosis
在信号分析中，信号的瞬时频率是指Hilbert变换下解析信号的相位的导数[26]。即若一个实信号为
，的Hilbert变换
为
（1）式中，
为柯西主值。在此基础上，的解析信号定义为
（2）
其中
（3）
（4）
那么，的瞬时频率
定义为
（5）由式（1）可知，Hilbert变换是一类特殊的卷积运算。在工程应用中，Hilbert变换的快速算法是借助离散傅里叶变换或快速傅里叶变换实现卷积运算，其会造成在数据段端点处出现混叠及泄露效应等，造成端点信号失真，即为著名的端点效应[27]。因此，传统的瞬时频率计算方法会导致频率失真，难以估计出信号的真实频率。端点效应的抑制一直是信号处理中的重点和热点问题，目前端点效应抑制的方法大致可分为极值延拓法、波形延拓法、数据预测延拓法三种。然而，极值延拓法难以准确反映信号的真实趋势，波形延拓法计算耗时过长，数据预测延拓法模型复杂、参数不确定，这些不足限制了其应用范围，端点效应问题仍待解决。
为了克服端点效应和弥补现有方法的不足，本文利用基于滑动窗规则的加权滑动Hilbert变换算法。首先，利用滑动窗截取连续采样信号，并对每一个滑动窗内数据进行Hilbert变换，得到每个滑动窗内的信号瞬时频率结果。然后，利用离散高斯序列，对每个滑动窗内瞬时频率结果进行加权运算。最后，将不同滑动窗内的相同采样点加权结果进行求和，即得到相应原始信号的最终瞬时频率估计结果。加权滑动Hilbert变换算法通过滑动窗及加权运算处理，显著消除经典Hilbert中存在的端点效应，算法实现简单有效。加权滑动Hilbert变换原理如图5所示。
图5 加权滑动Hilbert变换原理
Fig.5 The principle diagram of weighted sliding window Hilbert transform (WSHT)
在WSHT算法中，记滑动窗口
的数据段长度为
，移动步长为
，每个窗口滑动次数
且
为整数；第
个滑动窗口
的Hilbert变换结果为
，则第个滑动窗口的时间序列为
，其中，
，
；用于加权求和运算的高斯序列为
，且
，其中
。
由图5中加权滑动Hilbert变换原理可知，由于加权运算需要个滑动窗的数据，因此进行加权滑动Hilbert变换时，滑动窗口数应大于且无法获得最后一个窗口的加权滑动Hilbert变换输出。因此，当
时，对每个滑动窗口进行加权运算，有
（6）
式中，
为第个滑动窗口的加权值。则不受端点效应影响的加权滑动Hilbert变换输出为
（7）式中，
为时间序列为
处的加权滑动Hilbert输出，即第
个数据段至第个数据段对应的
～
部分的加权平均值。具体地，结合原理图5，基于加权滑动Hilbert算法的正弦信号瞬时频率估计实现步骤如下：
首先，记信号的时间序列为，移动窗大小为，每次位移大小为，第个数据段基于Hilbert变换算法得到的瞬时频率为
，则基于加权滑动Hilbert算法的正弦信号瞬时频率在线估计步骤如下：
（1）当采样数
，即移动窗
可获得时，利用式（1）实现移动窗S1的Hilbert变换，利用式（5）计算瞬时频率f1。
（2）更新个采样点，
，则将时间序列
记为移动窗，对应的瞬时频率记为。
（3）当移动窗
时，转至步骤（2）；否则转至步骤（4）。
（4）将第
个移动窗至
个移动窗 的瞬时频率
分别代替式（6）中，然后利用式（7）计算时间序列
对应的瞬时频率
。
（5）更新个采样点得到新的移动窗（
），转至步骤（4）。
为了形象说明Hilbert变换中的端点效应并验证加权滑动Hilbert变换的有效性，图6以单位幅值且频率为50Hz的正弦波为例，图6b和图6c分别给出了利用Hilbert变换估计出的瞬时频率和利用加权滑动Hilbert变换估计出的瞬时频率。可以看出，基于Hilbert变换的瞬时频率端点效应显著，而基于加权滑动Hilbert变换的瞬时频率不受端点效应的影响，准确估计出正弦波的瞬时频率。
图6 加权滑动Hilbert和Hilbert对比
Fig.6 Comparison between WSHT and Hilbert
根据永磁直驱电机工作原理以及风电系统网侧的控制目标，在无故障运行时，其网侧和机侧电流频率
和
分别为
（8）式中，
分别为
三相电流；和分别为网侧和机侧的理论电流频率；
为电机转子转速；
为永磁电机极对数。当变流器开路故障发生时，不同功率管的故障导致电流瞬时频率的变化不同，但无论哪个位置的功率管发生故障，电流的瞬时频率都会发生显著变化。因此，电流的瞬时频率可以用来检测变流器的开路故障。
为了消除变风速扰动对检测特征量的影响，首先利用理论瞬时频率对加权滑动Hilbert变换估计的瞬时频率进行归一化，然后构造网侧和机侧瞬时频率残差分别为
（9）式中，
为网侧相电流瞬时频率残差的绝对值；
为机侧相电流瞬时频率残差的绝对值；
和
分别为由加权滑动Hilbert估计出的网侧和机侧相电流瞬时频率。
虽然式（9）的瞬时频率残差可实现开路故障检测，但其无法表征故障持续发生的时间，不利于进一步的多个功率管开路故障的定位实现。因此，为进一步提高开路故障检测的鲁棒性，结合式（9）的瞬时频率残差，进一步构造网侧和机侧的故障检测特征量
为
（10）其中
（11）
式中，为求均值过程中包含的样本数量；
为网侧与机侧三相电流每一相相电流的个瞬时频率残差绝对值的均值；为网侧与机侧用于开路故障检测的故障特征量。
从式（10）可以得到，当无故障时，故障特征量应为0或接近0；而当出现开路故障时，将显著地大于0。因此，通过设置合理的阈值，即可实现开路故障的检测，一旦出现波动并超出故障阈值，即表明变流器功率管发生了故障。记预设的故障检测阈值为kd，kd的设置可通过无故障时，网侧和机侧的残差变化进行确定。考虑到误差以及检测的准确性，本文在机侧和网侧分别选取kd为0.1和0.3。
此外，为及时诊断出故障和降低式（11）均值计算过程中的计算量，假设当前第
个相电流频率残差为
，残差均值初始值为
，则
的值可通过式（12）实现在线快速更新。
（12）在实现基于相电流瞬时频率的开路故障检测后，本节提出基于改进相电流均值法的多功率管开路故障定位方法。该方法能够同时实现机侧和网侧各21种开路故障定位；且提出了定位变量在线快速更新算法，减少了计算量；此外，该方法直接对三相电流进行分析，避免了额外的Park矢量变换等操作，计算简单，易于实现。
首先记网侧和机侧的三相电流
的周期均值为
，有
（13）式中，
为网侧和机侧三相电流每一相的周期均值计算包含的采样数。结合式（8），网侧电流与机侧电流周期内采样数可计算为
（14）
式中，
为相电流采样率。
同时为了实现的快速计算与更新，设当前第个相电流均值为
，相电流均值初始值为
，则
值的在线更新为
（15）从式（13）可知，当变流器正常运行时，=0。当机侧和网侧变流器发生不同故障时，机侧电流波形和网侧电流波形都会发生不同畸变，导致的不同变化，如网侧变流器某相上桥臂功率管发生开路故障时，对应的相电流正半周为零；某相下桥臂发生故障时，对应的相电流负半周为零。机侧变流器某相上桥臂和下桥臂分别发生故障时，对应的相电流的正半周和负半周虽然不会为零，但会出现明显的畸变。因此，可以作为变流器的故障定位变量，通过分别对机侧变流器和网侧变流器设置合适的阈值kp，实现故障定位。考虑到测量噪声及扰动的影响，本文选取kp=0.2。
结合故障检测变量和故障定位变量，本文提出的永磁直驱式风电变流器故障诊断算法可以表示为
（16）式中，-1为m相下桥臂功率管发生开路故障；1为m相上桥臂功率管发生开路故障；2为m相上下桥臂功率管都发生开路故障；0为m相功率管正常。根据永磁直驱风电变流器的拓扑结构，本文所提的故障诊断算法能检测定位21种网侧变流器开路故障和21种机侧变流器开路故障。以机侧变流器为例，表1给出21种机侧变流器功率管开路故障的诊断定位，表1同样适用于网侧变流器。
表1 机侧变流器故障诊断
Tab.1 Fault diagnosis table of the PMSG-side converter
故障功率管FaFbFc S1100 S2-100 S3010 S40-10 S5001 S600-1 S1, S2200 S3, S4020 S5, S6002 S1, S3110 S1, S41-10 S1, S5101 S1, S610-1 S2, S3-110 S2, S4-1-10 S2, S5-101 S2, S6-101 S3, S5011 S3, S601-1 S4, S50-11 S4, S60-11
图7进一步给出故障诊断方法的流程，本文提出的故障诊断方法主要分为三步：首先利用电流瞬时频率特征实现故障检测；其次利用电流周期均值特征实现故障定位；最后结合故障检测变量和故障定位变量，实现变流器故障诊断。在故障检测算法中，首先利用加权滑动Hilbert变换估计出相电流的瞬时频率；然后利用理论瞬时频率对加权滑动Hilbert变换估计的瞬时频率进行归一化来构造瞬时频率残差；最后利用瞬时频率残差构造故障检测变量。在故障定位算法中，首先计算相电流周期内采样点数；然后计算相电流周期均值；最后利用在线快速更新算法获得故障定位变量。
图7 故障诊断流程
Fig.7 The flowchart of the proposed fault diagnosis method
为了验证本文所提出的故障诊断与定位方法，利用实验室搭建的5kW永磁直驱式风力发电系统作为实验测试平台进行实验验证。实验平台如图8所示。在实验平台中，控制板与仿真平台下的Matlab/Simulink连接，并利用三相异步电机的输入转矩代表风力大小。实验中的永磁直驱风力发电机主要参数见表2。由于本文提出的方法对网侧变流器和机侧变流器开路故障都适用，所以在实验中，分别选取网侧和机侧功率管开路。
图8 实验平台
Fig.8 The experiment setup
表2 永磁直驱发电机主要参数
Tab.2 Main Parameters of the PMSG
参 数数 值 额定功率P/kW5 额定转速N/(r/min)1 000 直流母线电压Vdc/V350 额定电流I/A14.1 转矩TL/(N·m)47.6 极对数p3 定子电阻Rs/W0.865 401 磁链ypM/Wb0.571 778 d轴电感Ld/mH8.757 564 q轴电感Lq/mH22.908 63
图9给出机侧变流器S1功率管开路故障的诊断结果。可以看出，当变流器没有发生故障时，机侧三相电流为正弦波，诊断变量和定位变量都几乎为0。当系统在S1功率管开路故障下运行时，可以看出，机侧三相电流出现畸变，故障检测变量Da超过检测阈值kd，检测时间为51.3%电流周期。Db和Dc虽然也发生改变，但未超过检测阈值，表明a相发生故障。与此同时，故障定位变量在故障发生后50.1%电流周期，故障定位变量Im小于检测阈值-kp，表明a相上桥臂发生故障，故障检测标志Fa从0到1，即表明S1功率管发生了开路故障。
图9 S1开路故障诊断的实验结果
Fig.9 Experimental results for theS1 open-circuit fault
为了验证故障诊断算法对单相开路故障的有效性，图10给出机侧变流器S1、S2功率管开路故障诊断的结果。从实验结果可以看出，当S1功率管开路故障发生时，故障检测变量Da大于检测阈值，故障定位变量Ia小于设定的阈值-kp，故障检测时间和定位时间约为50%电流周期，故障诊断标志Fa变为1，表明功率管S1发生开路故障。当S2功率管出现开路故障，可以看出，故障检测变量Da继续大于检测阈值，而定位变量Ia则变化到kp～-kp之间，根据式（15），故障诊断标志Fa由1变为2，表明a相出现单相故障，即S1、S2同时发生开路故障。
图10 S1和S2开路故障诊断的实验结果
Fig.10 Experimental results for the S1 and S2open-circuit fault
为了验证本文所提的算法同样适用网侧变流器，图11给出网侧变流器R1、R4功率管开路故障诊断的结果。在实验中，R1功率管和R4功率管分别发生开路故障。可以看出，当R1功率管开路故障发生时，网侧三相电流发生畸变，故障检测变量Da大于设定的阈值kd，故障检测时间为57.6%电流周期，故障定位变量Ia也小于设定的阈值-kp，故障诊断标志Fa变为1，表明功率管R1发生开路故障。当R4功率管发生开路故障时，可以看出，故障检测变量Db大于设定的阈值kd，故障检测时间为55.1%电流周期，故障定位变量Ib也大于设定的阈值kp，故障诊断标志Fb变为-1，表明功率管R4发生开路故障。从实验结果可以看出，该方法同样能够有效检测和定位网侧逆变器开路故障。
图11 R1和R4开路故障诊断的实验结果
Fig.11 Experimental results for the R1 and R4 open-circuit fault
风速突变或电网电压跌落等都会导致系统电流发生变化，为了验证本文所提的故障诊断算法的鲁棒性与可靠性，能够避免干扰引起的故障误报，图12给出风速突变时机侧和网侧的故障诊断结果。图中，电机转速在从1 038r/min变到817r/min，然后又变回1 038r/min。从实验结果可以看出，在电机转速没有变化之前，机侧故障检测变量和网侧故障检测变量几乎都为0，当电机转速发生改变时，机侧和网侧检测变量虽然有一定的波动，但远离故障检测阈值，不会发生故障误报。因此，实验结果表明该方法对风速突变等干扰具有鲁棒性，检测稳定性高。
图12 变风速下故障检测结果
Fig.12 Experimental results for wind converter during a speed transient
为了进一步说明本文方法的有效性，本节把本文方法与文献[7, 12-14, 18, 23]中诊断方法进行对比。首先在检测时间和定位时间上，文献[7]只验证了线电压误差法的诊断有效性，未进一步分析检测时间和定位时间。文献[12]提出的Park矢量斜率法的检测时间和定位时间约在10%～50%电流周期。文献[13]提出的改进Park矢量斜率法的检测时间和定位时间在50%电流周期左右。文献[14]提出的电流矢量特征法，其故障检测时间在10%～60%电流周期，故障定位时间在15%～65%电流周期。文献[18, 23]分别采用了支持向量机分类器和BP神经网络等智能算法进行故障诊断分类，其故障诊断时间大于一个电流周期。故障检测时间和定位时间除了受检测算法和定位算法固有时间影响外，由于变流器开路故障对电流的影响可能在故障发生后下一个电流半波周期中出现，在这种情况下，也会引入最多50%电流周期的时间延迟。从实验结果可知，与其他方法相比，尽管本文所提的方法能够同时诊断机侧和网侧各21种故障，故障诊断能力更强，但本文所提诊断方法的检测和定位最长时间仍小于60%电流周期，诊断时间少于一个电流周期，诊断速度较快，能够满足风电变流器应用场合的需求。
表3 诊断方法对比
Tab.3 Comparison with the relevant diagnosis methods
诊断方法诊断对象故障特征数据量额外硬件诊断故障种类 线电压误差法[7]变流器线电压少是机侧6种单管故障；网侧6种单管故障 Park斜率矢量法[12]变流器Park矢量斜率少否机侧6种单管故障；网侧9种故障 改进Park斜率矢量法[13]变流器Park矢量斜率少否机侧6种单管故障；网侧6种单管故障 电流矢量特征分析法[14]逆变器电流矢量特征少否6种单管故障；3种单相故障 小波与Concordia变换结合法[18]逆变器电流轨迹多否6种单管故障 小波与BP神经网络结合法[23]变流器电流小波变换多否机侧21种故障；网侧21种故障 本文变流器电流瞬时频率少否机侧21种故障；网侧21种故障
表3进一步给出了不同指标的对比，可知，文献[7]选取线电压构造故障诊断变量，需要一定的额外电压传感器，且只能诊断机侧和网侧6种单管故障。文献[12-13]利用Park矢量斜率作为故障特性量，需要先对三相电流进行Park变换，然后计算电流的Park矢量相位的导数，计算较为复杂，且文献[12]只能诊断机侧和网侧6种单管故障，3种网侧单相故障。文献[13]同样也只能诊断机侧和网侧6种单管故障。文献[14]提出的电流矢量特征分析法，需要先对三相电流进行Concordia变换，然后计算电流矢量瞬时频率，构造故障检测变量，能够诊断逆变器的6种单管故障和3种单相故障。文献[18]先对电流信号进行小波分析，然后对小波分解的粗系数进行Concordia变换，获取电流轨迹进行故障检测，该方法能够诊断6种单管故障，且利用故障字典和支持向量机分类器进行故障分类，需要较多的数据量。并且文献[14, 18]所提的方法针对逆变器开路故障诊断，难以同时适用于变流器机侧和网侧诊断。文献[23]利用电流小波变换提取的时频特征构造故障检测变量，该方法虽然能够实现机侧和网侧21种故障诊断，但基于小波变换提取的故障特征须利用神经网络进行故障分类，需要大量的数据。而本文提出的方法直接利用电流的瞬时频率来构造故障检测变量，无需使用Park矢量变换和增加额外硬件配置，且归一化的检测变量，简化了检测阈值的设置，避免了智能算法对大量训练样本的需求，故障特征更为显著，能够同时检测和定位机侧和网侧21种故障。因此，本文所提的故障诊断方法易于实现，且能更全面地诊断变流器故障。
本文针对永磁直驱式风电变流器的开路故障，利用相电流的瞬时频率特性，提出一种基于相电流瞬时频率估计的开路故障诊断方法。首先为了实现相电流瞬时频率的在线平滑估计，提出一种基于加权滑动Hilbert变换的估计方法以消除端点效应。其次利用归一化的相电流瞬时频率残差来构造新的检测变量检测故障的发生。然后提出基于改进相电流均值法的多功率管开路故障定位方法实现故障功率管的定位。此外，还提出检测变量和定位变量的在线快速更新算法，降低计算量。该方法避免额外的附加硬件，故障特征更为显著，且无需使用Park矢量变换和大量故障样本。仿真和实验验证了本文所提故障诊断算法的有效性和鲁棒性。
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Open-Circuit Fault Diagnosis for Back-to-Back Converter of PMSG Wind Generation System Based on Estimated Instantaneous Frequency of Phase Current
Abstract To improve the stability and reliability of wind turbine converters based on permanent magnet synchronous generator (PMSG), a new diagnosis method for multiple open-circuit faults based on the estimated instantaneous frequency of phase current is provided. In this method, the weighted sliding Hilbert transform is developed to estimate the instantaneous frequency of phase current firstly. Then, the normalized instantaneous frequency of phase current is used as the principle quantity to construct new diagnostic variables. Subsequently, by the extended average value method of phase current, the faulty IGBTs can be located. This method can diagnose 21 fault types of PMSG-side converters and gird-side converters simultaneously without using Park’s vector transformation and a large number of fault samples, while avoiding the additional sensors. Meanwhile, this method has more obvious fault features and strong robustness. The effectiveness and robustness of the proposed diagnosis method are verified by the experimental results.
Keywords：Wind converters, open-circuit fault, permanent magnet synchronous generator (PMSG) based wind generation system, instantaneous frequency estimation, weighted sliding Hilbert transform
中图分类号：TM464
DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.200775
国家重点研发计划项目（2016YFF0102200）、国家自然科学基金重点项目（51637004）和国家自然科学基金项目（61803140, 51807044, 51577046, 51977153）资助。
收稿日期 2020-07-02
改稿日期 2020-08-15
E-mail: xsqanhui91@gmail.com
陶松兵 男，1991年生，博士，主要研究方向为风力发电系统及其故障诊断。
E-mail: taosongbing@gmail.com（通信作者）
（编辑 崔文静）