单相三模块级联中性点钳位（NPC）逆变器单传感器故障诊断

《Machines》：Fault Diagnosis of Cascaded NPC Inverter Based on Single Sensor

　　

准确且低成本的故障诊断对提升级联中性点钳位（NPC）逆变器的可靠性至关重要。研究人员针对单相三模块级联NPC逆变器提出一种单传感器故障诊断方法。诊断算法仅需一个直流侧电流传感器，外电压环所用电压传感器不参与故障特征提取。将测得的直流侧电流经傅里叶分析分解，利用第0、2、3、4次谐波幅值及第1、3次谐波相位构建低维特征向量。六个傅里叶特征采用仅由训练数据确定的逐特征最小-最大（Min–max）参数归一化。随后采用反向传播（BP）神经网络识别并定位三模块系统中的24种单开关开路故障。所研究逆变器健康运行时输出13个电压电平，BP网络经5835次训练迭代收敛至1×10?6误差阈值。引入基于连续诊断码一致性与窗间特征收敛的自适应确认准则。在标称25类仿真测试集上，准确率、宏精度、宏召回率与宏F1分数均为100%。此外136组动态条件仿真运行中134组被正确诊断，总体鲁棒性测试准确率98.53%。在输出电压基波90°施加负载扰动及信噪比20 dB条件下各出现一次已确认但错误的最终码，无未确认运行。在τ/T0=1的严重RL负载下，平均与最大诊断延时分别为41.7 ms与52 ms。

研究背景方面，电力电子转换器广泛应用于大功率场合，级联二极管中性点钳位（NPC）三电平逆变器因模块化与易扩展优势被用于牵引供电等领域。多电平电路器件众多，任一单器件开路故障可致系统停机，造成经济损失。短路故障可由硬件或熔丝转为开路处理，故开路故障诊断是研究重点。现有方法多依赖桥臂电压、输出电压电平、相电流或电流矢量，级联H桥有基于输出电压FFT结合人工神经网络的诊断，但级联NPC逆变器用单一诊断电流传感器系统诊断全部单开关开路故障仍研究不足。该研究在独立电压控制工况下开展，未假定特征可直接迁移至并网电流控制。

关键技术方法上，研究人员搭建单相三模块级联NPC逆变器MATLAB/Simulink模型与FPGA实验样机，直流侧48 V、负载25 Ω、调制度0.875、基波50 Hz、载波1 kHz；以单直流侧电流传感器采样I_d，按一个基波周期（20 ms）滑动窗（1 ms更新）做傅里叶分解，取A₀、A₂、A₃、A₄、φ₁、φ₃组成六维向量，逐特征Min–max归一化（参数仅来自训练集）；以6-9-5反向传播（BP）神经网络输出五位故障码（前两位模块号、后三位开关位），用分组五折交叉验证选超参；以连续码一致且相邻窗特征变异D_k<δ作为自适应确认准则定最终诊断时刻与延时。

研究结果各节如下。第2节单相级联NPC逆变器系统分析：阐明每模块独立直流侧、交流串联、N模块输出4N+1电平（N=3时为13电平），采用载堆叠与模块间载波移相π/N调制及单电压闭环控制，指出直流侧电流含三模块故障信息。第3节故障分析：按桥臂四位状态矢量定义控制态P=1100、O=0110、N=0011与故障态，列正/负向故障电流路径；表明单开关开路使I_d脉冲缺失或畸变，频谱中A₀、A₂、A₃、A₄及φ₁、φ₃变化，镜像对称故障幅值近而相位差约π故补相位特征；用仅训练集参数做特征归一防泄漏。第4节故障诊断：五位编码映射模块与开关；选6-9-5 BP网（隐层9神经元，Tanh隐层、Sigmoid输出），5835次迭代至1×10^?6，分组五折交叉验证均值准确率99.76±0.21%；以同次仿真运行整体入训练/验证/测试防窗重叠泄漏；自适应确认由C_k=C_k?1与D_k<δ联合判定，延时自故障注入计至首次确认窗。第5节仿真与实验验证：标称25类测试375样本全对，准确率与宏指标100%；136组动态运行（含负载扰动相位、RL负载τ/T₀=1、复合直流链电压、测量噪声SNR 40/30/20 dB、死区1–4 μs、中点不平衡±5%）134组正确（98.53%），90°负载扰动与20 dB各1次误确认无未确认，RL下平均延时41.7 ms最大52 ms；250次实验运行247次正确（98.8%），S_1a2、S_1b1、S_3a1类90%准确；非线性负载另行验证。

讨论与结论翻译总结：研究人员指出该方法仅用单直流侧电流传感器即覆盖健康与24单开关开路共25类，六维幅相傅里叶特征加逐特征归一与自适应确认在独立电压控制级联NPC系统可达标称仿真全对、动态98.53%、实验98.8%；严重RL负载平均延时41.7 ms在工允许范围；方法未验证短路、多故障及并网电流控制下不变性，后者需另采数据重训。论文发表于《Machines》，表明单传感器直流侧电流谱+BP分类+自适应确认可为高电平级联NPC提供低成本高可靠诊断路径，降低传感器数与体积，具工程意义。