综述:开关磁阻电机驱动器中功率变换器的电源开关故障诊断技术——概述

《RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS》:Power switch fault diagnosis technologies for power converters of switched reluctance motor drives – An overview

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年06月16日 来源:RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS 16.3

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  蔡军|赵九宇|刘泽源|宋守军|丁文中国南京,210044,南京信息工程大学自动化学院,C-MEIC,CICAEET摘要开关磁阻电机因其结构简单、可靠性高、容错能力强,且能良好适应高温高速环境,在电动汽车和航空航天等领域具有广阔的应用前景。然而在SRM驱动系统中,功率转换器故障是最

  
蔡军|赵九宇|刘泽源|宋守军|丁文
中国南京,210044,南京信息工程大学自动化学院,C-MEIC,CICAEET

摘要

开关磁阻电机因其结构简单、可靠性高、容错能力强,且能良好适应高温高速环境,在电动汽车和航空航天等领域具有广阔的应用前景。然而在SRM驱动系统中,功率转换器故障是最常见的故障类型之一。尤其是功率开关的短路和开路故障会严重影响系统的稳定运行,降低其原有的高可靠性和容错能力。因此,快速准确地诊断功率开关故障对于提升SRM驱动系统的可靠性具有重要意义。本文系统总结了SRM功率转换器中功率开关故障的现有诊断方法,包括频谱分析法、小波包分解法、坐标变换法、变分模态分解法、电流波形分析法、基于驱动信号的方法以及试错法。接着从工作原理、诊断能力及应用局限性等方面对这些诊断技术进行了比较分析。最后深入探讨了该领域当前面临的技术挑战,并对未来研究方向进行了展望。

引言

由于结构简单、控制灵活、高速性能优异、可靠性高、容错能力强以及环境适应性强,开关磁阻电机已被广泛应用于航空航天、电动汽车、电动工具、家用电器和矿业等领域[[1], [2], [3], [4], [5]],同时也在[[6], [7], [8], [9], [10]]中展现出优势。尽管与传统电动机如感应电动机、直流电动机和永磁同步电动机相比,SRM驱动系统具有更高的可靠性和容错能力,但它往往在更为恶劣的工作条件和环境中使用[11,12],此时电机本体、位置/电压/电流传感器、轴承[13]以及功率转换系统都可能出现不同程度的故障。如图1所示,SRM驱动系统的故障主要可分为三类。
  • ●
    电机本体故障:匝间短路故障、相间短路故障、气隙偏心故障。
  • ●
    检测元件故障:电流传感器故障、电压传感器故障、位置传感器故障。
  • ●
    功率转换器故障:功率开关故障、二极管故障。
SRM的功率转换器通常采用非对称半桥拓扑结构。虽然各相相对独立且不存在桥臂直通故障等问题,但功率开关的开路(OC)和短路(SC)故障仍可能导致电力系统频繁故障,这类故障在SRM驱动系统中发生概率最高[14,15]。因此,如何快速准确诊断并识别功率转换器故障类型,对于进一步提升SRM在恶劣条件下的运行性能,充分发挥其独特的高可靠性和强容错能力至关重要。本文将重点系统梳理SRM驱动系统中非对称半桥功率转换器故障的类型、工作机制及现有问题,同时分析和预测该技术的未来研究趋势。

章节节选

SRM中功率转换器的故障类型

  • A
    SRM功率转换器的基本工作模式
12/8结构SRM原型机采用了传统的三相非对称半桥(AHB)功率转换器。如图2所示,以A相为例,驱动时采用三种基本开关状态。1)状态M1:当A相被激励时,功率开关S1和S2处于导通状态。2)状态M2:当A相处于自由轮转状态时,S1断开,S2导通。3)状态M3:当A相处于退磁状态时,S1和S2

SRM中功率转换器的故障诊断方法

根据诊断原则,SRM功率转换器的现有故障诊断方法可系统地分为三大类:基于数据的方法、基于模型的方法以及人工智能混合方法。这种以原理为导向的分类框架突破了传统以工具为导向方法的局限,更能体现故障机制与诊断策略之间的内在联系。各类方法如图4所示。

研究挑战与发展趋势

由于结构简单、成本低且维护方便,SRM在工业和民用领域得到了广泛应用。但在运行过程中,SRM可能会遇到各种故障,其中功率开关的短路故障较为常见。这类故障不仅会影响电机的正常运行,还可能造成更严重的系统损坏。因此,开展功率开关短路故障的诊断技术研究具有十分重要的意义。

结论

凭借其对高温高速环境的强大适应能力以及固有的容错性能,SRM在航空航天和电动汽车等关键领域具有显著优势。然而在实际运行中,功率转换器开关频繁出现短路和开路故障,严重制约了系统可靠性的进一步提升。因此,故障诊断技术的首要目标就是

资助情况

本研究部分得到了国家自然科学基金的资助,项目编号为52477055;另外还获得了安徽省高校优秀科研创新团队的资助,项目编号为2023AH010021。

利益冲突声明

作者声明存在以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系:蔡军的研究工作得到了国家自然科学基金的支持。其他作者则声明不存在任何可能影响本文研究成果的已知财务利益或个人关系。
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