朱俊波

摘要：目前，在各种常见的设备中都会涉及开关电源部分，因其应用广泛致使缺乏正规的故障模型检测与诊断，而采用常规的故障诊断理论与方法，往往无法精准的解决故障问题。故此，通过小波变换联合神经网络技术，为开关电源故障诊断研究提供了新的依据。本文以小波变换为基础，简要介绍了开关电源故障诊断的内容与研究价值，并提出了神经网络技术的故障检测方法，通过变换器智能故障仿真，可以提高开关电源的故障诊断能力。

关键词：开关电源;故障诊断;小波变换;故障提取

现阶段，故障诊断技术是近年来逐渐发展起来的一门新学科，其涵盖多项学科知识，又被称为综合性交叉学科。故障诊断技术分为两个方面的内容：一方面是检测设备的运行状态;另一方面是诊断设备的异常状态，并作出细致的分析。故障诊断技术已经历经半世纪的发展历程，在人造卫星、电网系统、汽车系统等领域应用十分广泛。

一、概述开关电源故障诊断的发展现状

（一）故障诊断技术的内容与研究方法

故障诊断技术涉及三个层次的内容：即一是故障检测;二是故障诊断;三是故障修复。以故障诊断为例分析，故障诊断是指依据残差方向与系统结构的因素，找出产生系统故障的位置与相应的故障类型，并判断出故障产生的时间与原因。其中，故障的分类，是说明将系统设备的故障等级作出分类;故障的评价是指判断故障是否进行修复与补救，进而预防后续较大事故的产生。

故障诊断技术的研究方法在近年来诞生了一大批新的研究方法，例如解析模型的研究方法与信号处理的研究方法。以信号处理的研究方法为例，根据信号模型的差异与特征，分析与提取幅值、频率等相应数据。其中涉及到小波变换的研究方式，小波变换是由法国学者引入信号研究领域，作为一种时间与频域的信号分析技术，可以实现低熵特性、正交特性等优势，较为适用于动态故障系统的诊断与检测。同时，连续的小波变换借助多尺度分析提取信号的奇异点，根据噪声的特点，作出精准的故障判断，继而科学识别故障信号[1]。

（二）开关电源故障诊断技术的研究价值

开关电源的使用率与市场需求同比增长，不仅与市场的庞大需求有关，还与高新科学技术的集成化发展有关。在设备使用过程中，多半的系统问题都与开关电源相关，如若发生开关电源故障会致使整个设备处于无法运行的过程，严重时会造成经济事故与人员伤亡。故此，依据新进的理论方法与检测技术，获取设备的运行状态，准确分析设备的异常因素，是解决开关电源故障的重点。

二、探究DC/DC开关电源的故障诊断

（一）开关变换器故障特征的提取

根据全桥直流变换器的故障运行阶段，会出现特征数据（输出电压与电流）的差异化，因为变换器可以输出大电感，电流波形呈现出一条直线，在产生整流器件故障时，电流输出的变化差异不大，较难从中提出相应的故障数据。另外，对于变换器输出电压波形来说，可以有效的反映整流器件的故障数据，故此需要将电压波形数据作为在线检测的信号，从而根据电压输出波形进行特征提取。

在变换器出现故障异常数据时，电压数据与电流数据存在大量的非基频暂态分量，是一个非平稳随机过程。传统领域上常采用傅里叶变换的数字滤波技术，但是傅里叶变换尚未缺乏频率局部化特征，导致处理信号存在一定的局限性。小波函数中的每一个函数都具有独特的性质，可以满足正交性、对称性、衰减性等。小波函数的选择依据需要提高奇异度缓变信号的奇异性，选择相关阶消失矩的小波函数。同时，选择阶消失矩的小波函数，可以满足在线检测的时间与空间。故此，根据上文的分析来看，故障诊断的信号提取采用小波函数，提出各个频段的系数因素，对各个系数作出能量值的秋季人，按相应的顺序排列。具体提取的方式为：一是根据预先仿真实验获取输出电压故障信号，作出三层小波分析;二是对小波分析系数重新构建，获取各个频率带层次的信号值;三是根据相应的计算公式，求解各个频带信号的总能量值;四是构造特征向量[2]。

（二）开关变换器故障与样本的研究

根据全桥直流变换器的输出电压故障信号，分析时仅考虑硬件故障。开关变换器故障参数特征与学习样本的研究，采用神经网络输入的方式选取特征数据值。同时需要注意特征值的选择是否与故障存在一定的因果关系，一旦输入输出参数和故障之间无法构连关系，就无法达到样本设计的目的。在故障与样本研究分为网络创建与网络训练测试两部分。其中网络模型结构中需要根据模式识别的方案，采用三层网络结构，而三层网络结构的隐含层神经元与输入神经元之间的关系为。在变换器仿真过程中，根据不同组元件损坏后的输出波形直接采样与小波分析。另外，需要注意故障样本的样本集数量不能太少，否则会直接影响过度训练与泛化能力。通过多次网络训练，使用save net命令保存收敛误差值，然后进行样本检测，得出预期的诊断目标。

（三）以小波联合神经网络技术分析故障与诊断

在开关变换器的智能故障诊断系统的分析过程中，需基于信号检测与信号处理两个部分，并将输出电压由传感器部件与信号处理电路采集与处理后，保存到数据采集系统，继而采用串行通信方式的方式将数据传递到上位计算机。故障诊断的类型是在上位计算机处理后台自动实现的。其中实现过程为：借助诊断系统预设的诊断方法，作出故障诊断，并将诊断數据值实时保存与故障存储库中，继而实现精准的故障诊断与处理。

总结：

开关变换器作为开关电源的关键核心部件，其重要性不言而喻。本文以开关变换器为研究对象，综合分析内部结构与工作原理，并借助小波变换提取相应的故障特征，继而分解系数作出能量求解。同时，将神经网络技术添加到故障识别中，作出智能诊断仿真，能够准确的确定故障类型。

参考文献

[1]刘雪雁，牛悦苓，李连英.DC/DC单片开关电源故障分析与诊断[J].大连工业大学学报，2019，028（003）：210-212.

[2]王海永，李永明，陈弘毅.便携式电子系统的DC/DC开关电源系统结构设计和研究[J].固体电子学研究与进展，2017，22（002）：164-169.

（十堰巨能电力设计有限公司 442000）