变频器故障诊断技术研究与分析

2020-09-10 08:57解西友
看世界·学术下半月 2020年5期
关键词:变频器故障诊断研究

解西友

摘要:故障诊断技术属于应用型的边缘技术,其中有两种主要内容,分别是对机械设备的运行状态检测以及分析和诊断已经发生异常状况的机械设备。这些年,中国社会不断发展和进步,科学技术随之不断地发展和完善,生产和设备变得越来越智能化以及自动化,同时人们也更加重视科学性以及安全性。

关键词:变频器;故障诊断;研究

一、变频器的构成及工作原理

变频器主要由整流单元、控制器、逆变器和电容四部分构成。整流单元的作用是将具有固定频率的交流电变为直流电;逆变器在变频器中起着关键的作用,通过逆变器中各个开关元件的断开与导通实现直流电向交流电的转换。逆变器是由大功率晶体管开关组成的阵列,主要作用是将系统得到的直流电转换为各种频率和幅度的方形波;电容则是为了储存一定的电能;控制器则根据预设的程序来控制逆变器输出端方形波的宽度,并将不同的方波进行叠加形成正弦波,从而为交流电机不同阶段提供相应的交流电。

二、变频器故障诊断技术研究现状分析

目前阶段计算机软件和硬件的可靠性已经非常高了,而使得系统出现故障的主要原因就在于主电路当中的一些元器件失去本身的效果,因此在对变频器的故障研究过程中,首先需要对变频器主要的电路故障诊断问题进行细致的研究,并且具有非常重要的实际意义。在目前阶段变频器的故障报警系统是通过快速检测电路的,需要将其主要的工作状态全部反馈给微处理系统,对变频器的运行状况进行详细的分析并且给出一定的报警信号。但是采用这种方法存在着较多的问题,在整个过程中故障诊断所需要的时间很长,并且报警系统的准确性始终无法得到保证。虽然目前故障診断理论在变频器领域中的应用并不是很成熟,因此这就意味着国家对于这个问题又引起了注意和高度重视。由于主电路是最容易出现故障的部分,并且结构也是比较简单的,然而主电路运行状态的正常与否将会直接影响到整个系统的安全可靠性,因此对于变频器故障的研究就成为了当下首要的任务。

最为主要的是基于神经网络的变频器故障诊断分析,由于神经网络控制器是无需对象的数据模型,可以将此作为神经网络用语的故障诊断和预测,选用这种科学的方法也是合理的,尤其是对于无法描述故障的信号和故障的类型之间的逻辑关系的时候,采用这种方法才更为合适。这就意味着变频器装置具有较强的随机性和模糊性,对于传统的变频器故障而言,已经无法满足当前阶段的实际要求,然而在这个时候利用神经网络技术可以有效的解决当下的问题。虽然神经网络故障诊断系统存在着许多问题,主要有:①信息的样本获取比较困难,无法在短时间内获取有利于变频器运行的有效信息;②难以理解网络权值形式的表达方式,这主要是变频器故障诊断系统对于信息的分析和处理存在较大的困难;③没有高度重视起专家的经验知识。由此可知,在面对当前的问题,只有采取一些应对问题的措施,对变频故障诊断技术进行深度的探究和分析,才能够将研究的理论应用于实践当中去。

三、变频故障诊断相关技术要点

(一)结合故障树诊断变频器故障。结合故障树诊断变频器故障,需要故障树模型,该模型主要是以诊断对象的某些特征为基础,成为定性的因果模型。该种方法的思路为:系统中会存在中间事件、顶事件和底事件,逻辑门会通过某些方式表达上述三者的关系。在实际诊断过程中,首先会选择相事件,即所要诊断的对象。然后,根据事件再对故障树有效描述,最后对搜寻方法应用,明确变频器中出现的故障位置、故障原因以及解决办法。对该种诊断技术进行应用,优点是有较高的灵活性、直观简便且适用性比较强等。作为该方法的基础工作,相关的技术人员需要确保故障树的正确性,才能够完善变频器故障的诊断工作。

(二)结合信息处理诊断故障。应用该种方法,可以结合傅里叶分析法和沃尔什分析法检测相关的故障。应用傅里叶分析法,针对的是变频器中的三相全控流电流,着重探究其中一些关键点,并转换其中的时域信息,最终变成频域范围。在转换完成后,技术人员可以结合相关数据诊断具体的故障,明确故障发生的位置。应用沃尔什分析法,主要是对故障中的关键点转换,结合出现故障的特征,确定故障。应用该种诊断方法,可以保证诊断速度,有较高的灵敏度、比较简单的操作方式,且能够开展在线诊断工作。但另一方面,该种方法还存在一定的不足,如设定参数存在一定的难度,设定方法仍然需要进行相应的探究,现阶段实践中比较依靠专家的经验,确定设定方法。

(三)结合神经网络诊断变频器故障。结合神经网络,主要是因为神经网络控制器有较好的便捷性,不需要借助对象的数据模型。所以可以在具体故障诊断以及预测时,对神经网络进行有效的结合。应用该种方法,有较高的科学性和合理性,对于关系比较复杂的故障类型或是故障信号,该种方法也比较适用。由于变频装置自身的特点,即模糊性和随机性,因此应用传统的诊断方法并不适用于现阶段的变频装置系统,在这样的背景下对神经网络应用,可以对上述不足进行完善。应用神经网络技术的不足为:难以获取样本,对网络权重形式表达的理解比较困难,同时还缺少对专家经验知识的重视。

四、变频器故障诊断技术未来的发展趋势

(一)要尽量引进一些先进的理论,尤其是要注重一些可行性比较强的理论,还需要对故障系统当中比较关键性的信息进行有效的处理。

(二)由于故障系统本身是一个全新的领域,然而目前阶段所采用故障诊断技术存在着一定的缺陷,例如:对于故障信息的判定速度比较慢,这都是由于系统中的数据信息无法第一时间得到反馈,一旦加入新的样本则需要系统重新认知,因此在今后的研究过程中可以引进一些神经网理论进行对故障进行预测和判断;

(三)要将多种方法融合在一起,对于变频器的故障进行预测和诊断的时候,从中可以吸收多种方法中的优点应用于系统中去。

(四)在当前对变频器的故障分析和研究只是停留在对某一个单一的故障类型进行分析的,然而在未来的发展过程中如果将变频器的故障作为整个系统进行研究的话虽然具有一定的难度,但是仍然是具有更为广阔的发展前景。

(五)对变频器故障的机理进行深度的研究和分析,需要根据实际情况建立一定的预警系统,能够防患于未然,从而减少故障信息产生的几率,这样在一定程度上能够尽可能的减少故障对整个系统造成的影响,从而能够极大的减少维修设备所消耗的费用,降低投入成本。

结语:

综上,在整个运行系统中,变频器系统是十分复杂的,并且也是十分重要的。因此对于变频器故障额诊断和分析越来越受到人们的广泛关注和重视,这在一定程度上有效的促进了变频器故障诊断技术的快速发展。本文主要讲述了变频器故障类型的分类以及目前阶段变频器故障诊断技术的研究现状分析,并且将多种的诊断方法融合在一起,这样对变频器故障诊断技术进行深入的探究,最终将所研究的理论变为现实,因此在未来的发展过程中有着更为广阔的前景。

参考文献:

[1]邵靖楠.变频器故障诊断技术研究与分析[J].中国管理信息化,2019(4):89.

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[4] 倚 鹏 . 高压大功率变频器技术原理与应用 [M]. 北 京:人民邮电出版社,2019.

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