[论文解读] An analysis of voltage source inverter switches fault classification using short time Fourier transform

Mustafa Manap, Srete Nikolovski+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 12, 2021

Multilevel Inverters and Converters参考文献 86被引用 11

一句话总结

本文提出一种基于短时傅里叶变换（STFT）的电压源型逆变器（VSI）开关故障分类方法，采用时频信号分析与基于规则的分类器。该方法从故障信号的STFT表示中提取总谐波畸变、有效值电流和波形畸变等特征，在60组测试信号中对开路与短路故障的分类准确率达到98.3%。

ABSTRACT

The dependability of power electronics systems, such as three-phase inverters, is critical in a variety of applications. Different types of failures that occur in an inverter circuit might affect system operation and raise the entire cost of the manufacturing process. As a result, detecting and identifying inverter problems for such devices is critical in industry. This study presents the short-time Fourier transform (STFT) for fault classification and identification in three-phase type, voltage source inverter (VSI) switches. Time-frequency representation (TFR) represents the signal analysis of STFT, which includes total harmonic distortion, instantaneous RMS current, RMS fundamental current, total non harmonic distortion, total waveform distortion and average current. The features of the faults are used with a rule-based classifier based on the signal parameters to categorise and detect the switch faults. The suggested method's performance is evaluated using 60 signals containing short and open circuit faults with varying characteristics for each switch in VSI. The classification results demonstrate the proposed technique is good to be implemented for VSI switches faults classification, with an accuracy classification rate of 98.3%.

研究动机与目标

• 为解决三相电压源型逆变器（VSIs）中可靠故障检测的迫切需求，此类逆变器在工业与电力电子应用中至关重要。
• 克服基于模型的故障诊断方法的局限性，后者需要精确的系统模型及对寄生参数的先验知识。
• 开发一种基于信号处理的故障分类方法，具备鲁棒性、快速响应能力，且不依赖详细的换流器建模。
• 仅利用测量的电气信号，实现实时、准确的VSI开关开路与短路故障识别。
• 评估基于规则的分类器在故障类型区分中使用STFT提取的信号特征的性能。

提出的方法

• 在MATLAB中建立VSI开关故障（开路与短路）模型，采用50V直流输入、60Hz基波频率及100s采样时间。
• 应用短时傅里叶变换（STFT）将时域故障信号转换为时频表示（TFRs）。
• 从TFRs中提取关键信号特征：总谐波畸变（THD）、瞬时有效值电流、基波有效值电流、非谐波总畸变、波形总畸变及平均电流。
• 采用基于规则的分类器，根据提取的信号参数应用预设的决策规则对故障类型进行分类。
• 使用60组测试信号实现该方法，涵盖三相VSI中所有开关的故障特性变化。
• 在受控仿真环境中验证该方法的性能，以评估分类准确率与鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于STFT的时频分析能否有效区分VSI开关中的开路故障与短路故障？
• RQ2 从STFT表示中提取的关键信号特征（如THD、有效值电流）与特定故障类型之间存在何种相关性？
• RQ3 在不依赖系统参数先验知识的前提下，基于规则的分类器在仅使用STFT提取特征时，其故障分类的准确程度如何？
• RQ4 所提方法在三相VSI中多样化故障场景下的分类准确率如何？
• RQ5 与基于模型或机器学习的方法相比，该方法在性能与实现复杂度方面表现如何？

主要发现

• 所提出的基于STFT的故障分类方法在60组具有不同故障特性的测试信号中实现了98.3%的分类准确率。
• 该方法仅通过STFT提取的时频特征，成功区分了开路故障（OCFs）与短路故障（SCFs）。
• 总谐波畸变（THD）、有效值电流与波形总畸变等信号特征对故障类型识别具有高度判别力。
• 基于规则的分类器表现出高可靠性与快速计算能力，适用于工业电力电子系统中的实时实现。
• 该方法无需事先了解系统参数（如寄生电阻、电感或电容），显著增强了其实际应用价值。
• 结果证实，基于STFT的信号分析对检测与分类VSI开关中的非平稳、多频率故障信号具有有效性。