一种多端口能量路由器故障诊断方法及系统与流程

本发明属于电力电子设备状态监测与故障诊断，更具体地，涉及一种多端口能量路由器故障诊断方法及系统。

背景技术：

1、多端口能量路由器是一类用于实现多种能源端口之间能量交换与功率调度的电力电子变换装备，可应用于港口综合能源系统、直流微电网、新能源消纳以及多类型负荷接入等场景。多端口能量路由器通常包括公共直流母线、多个端口功率变换模块、端口电压和电流采样单元、能量管理控制器及通信接口，不同端口可分别连接光伏、储能、岸电、直流负荷、电动船舶充电设备或电动重卡充电设备等。

2、在多端口能量路由器中，dc-dc接口模块用于连接公共直流母线与相应能源端口，以实现不同直流电压等级之间的电压匹配和能量传输。其中，双有源桥（dual activebridge，dab）型隔离双向dc-dc模块通常包括原边全桥、副边全桥、高频变压器、串联电感、输入侧和输出侧滤波电容以及端口电压、电流传感器，能够实现电气隔离及双向功率传输。

3、多端口能量路由器运行过程中，dc-dc接口模块中的功率开关器件可能发生开路故障或驱动异常，端口电压、电流传感器也可能发生开路、偏置、增益漂移或卡死等故障。上述故障可能造成端口功率失衡、公共直流母线电压波动或端口退出运行，严重时还可能影响其他端口的正常运行。特别是在闭环控制条件下，功率开关器件发生开路故障时，会造成有效功率传输能力下降；传感器发生故障时，则可能使反馈信号失真并引起控制器误调节。因此，两类故障均可能表现为输出电压、电流或端口功率异常，其外部表征存在一定相似性。

4、现有故障保护方式多基于过流、过压、欠压、熔断器动作或固定阈值进行判断，通常需要在故障已经导致电气量明显越限后才能实施保护，对故障的早期识别以及故障端口和故障类型的进一步确定存在一定局限。另一方面，已有故障诊断技术通常分别针对功率变换器的开关器件开路故障或者传感器故障进行检测，例如，可依据变换器不同运行状态下的传输功率特征识别开路故障，或者通过构建状态模型和残差对传感器异常进行判断。

5、然而，在多端口能量路由器运行过程中，功率开关器件开路故障和传感器故障均可能分别发生，并且两类故障在输出电压、电流及端口功率等外部电气量上的异常表现具有一定相似性。若针对两类故障分别配置独立诊断算法，或者仅依据单一电气量、单一故障特征进行判断，不仅增加诊断系统复杂度，而且容易产生故障类型混淆，难以准确确定故障所在端口、故障类型以及异常是否来源于传感器反馈链路。因此，如何采用同一诊断算法兼顾功率开关器件开路故障和传感器故障的识别，并提高不同运行工况下故障诊断的可靠性，仍有进一步改进的空间。

技术实现思路

1、针对现有技术中功率开关器件开路故障与传感器故障的外部电气量变化具有一定相似性，采用独立诊断算法容易增加诊断系统复杂度，并可能造成故障类型混淆的问题，本发明提供一种多端口能量路由器故障诊断方法及系统。

2、本发明通过构造多通道时序数据矩阵、输入电流周期特征矩阵和物理感知注意力向量，并利用同一共享诊断模型对上述信息进行处理，实现功率开关器件开路故障和负载侧电压传感器故障的统一识别。

3、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案。

4、第一方面，本发明提供一种多端口能量路由器故障诊断方法，包括：

5、获取多端口能量路由器中被监测dc-dc接口模块的负载侧电压、输入侧电压、输入电流和输出电流，形成多通道时序数据；

6、对所述多通道时序数据进行预处理和同步窗口化处理，获得多个诊断窗口；

7、针对各所述诊断窗口，根据所述多通道时序数据构造时序数据矩阵，根据所述输入电流在多个开关周期内的波形构造周期特征矩阵，并根据所述多通道时序数据构造物理感知注意力向量；

8、将所述时序数据矩阵输入共享诊断模型的时序特征分支，提取时序特征，并将所述物理感知注意力向量编码为注意力偏置，以调整所述时序特征的特征权重；

9、将所述周期特征矩阵输入所述共享诊断模型的周期特征分支，提取周期特征，并对经特征权重调整的时序特征与所述周期特征进行融合，获得融合特征；

10、将所述融合特征输入所述共享诊断模型的统一故障分类器，获得所述被监测dc-dc接口模块处于各预设状态类别的分类概率，并根据所述分类概率确定所述被监测dc-dc接口模块的诊断结果；

11、其中，所述预设状态类别包括健康状态、功率开关器件开路故障和负载侧电压传感器故障。

12、可选地，所述被监测dc-dc接口模块为双有源桥型隔离双向dc-dc接口模块，包括输入端口、原边全桥、串联电感、高频变压器、副边全桥和输出端口。

13、所述输入侧电压和所述输入电流采集于所述输入端口，所述负载侧电压和所述输出电流采集于所述输出端口。

14、可选地，所述预处理包括对所述负载侧电压、输入侧电压、输入电流和输出电流进行低通滤波。

15、所述同步窗口化处理包括按照统一时间基准，对低通滤波后的负载侧电压、输入侧电压、输入电流和输出电流进行同步切分，并将属于同一采样时段的数据组成同一所述诊断窗口。

16、对各所述诊断窗口内的负载侧电压、输入侧电压、输入电流和输出电流分别进行归一化处理，并按照测量通道排列归一化处理后的数据，形成所述时序数据矩阵。

17、根据各所述诊断窗口对应的负载侧电压、输入侧电压、输入电流和输出电流，构造所述物理感知注意力向量。

18、可选地，构造所述周期特征矩阵包括：

19、根据所述被监测dc-dc接口模块的开关参考信号确定各开关周期的起始时刻，并按照各所述起始时刻将所述诊断窗口内的输入电流划分为多个周期信号段，每个所述周期信号段对应一个开关周期；

20、根据所述开关参考信号在各所述周期信号段内的正、负极性，将各所述周期信号段中的输入电流采样值划分为正半周期采样值和负半周期采样值；

21、根据所述正半周期采样值和所述负半周期采样值分别确定正半周能量、负半周能量、正半周峰值和负半周峰值，并根据同一所述周期信号段内的输入电流采样值确定周期均值；

22、根据所述正半周能量和所述负半周能量确定半周能量比，并根据所述正半周峰值和所述负半周峰值确定正负半周峰值比；

23、按照各所述周期信号段在所述诊断窗口内的先后顺序，分别将各所述周期信号段对应的半周能量比、正负半周峰值比和周期均值组成周期特征序列，并根据所述周期特征序列构造所述周期特征矩阵。

24、可选地，构造所述物理感知注意力向量包括：

25、根据所述诊断窗口内相同采样时刻的输入侧电压和输入电流确定窗口输入功率，并根据相同采样时刻的负载侧电压和输出电流确定窗口输出功率；

26、将所述窗口输入功率与所述窗口输出功率之间差值的绝对值确定为功率不平衡量，并分别确定所述诊断窗口内的输入电流直流均值、输入侧电压标准差和负载侧电压标准差；

27、按照所述输入电流直流均值、所述功率不平衡量、所述输入侧电压标准差和所述负载侧电压标准差各自对应的预设归一化参数，对上述物理量分别进行无量纲化处理；

28、将无量纲化处理后的输入电流直流均值、功率不平衡量、输入侧电压标准差和负载侧电压标准差组成所述物理感知注意力向量。

29、可选地，所述时序特征分支包括局部模式学习层、多尺度卷积模块和物理感知注意力模块。

30、所述局部模式学习层用于对所述时序数据矩阵进行局部平滑处理，所述多尺度卷积模块用于从局部平滑处理后的时序数据矩阵中提取不同时间尺度的时序特征，所述物理感知注意力模块用于将所述物理感知注意力向量编码为所述注意力偏置，并根据所述注意力偏置调整所述时序特征的特征权重。

31、所述周期特征分支包括周期特征投影模块和周期级注意力模块。

32、所述周期特征投影模块用于将所述周期特征矩阵中各开关周期对应的周期特征映射至预设特征空间，所述周期级注意力模块用于对映射后的不同开关周期对应的周期特征进行注意力加权。

33、所述共享诊断模型还包括特征融合模块，所述特征融合模块用于分别对经特征权重调整的时序特征和经注意力加权的周期特征进行池化处理，并对池化处理结果进行拼接，获得所述融合特征。

34、可选地，所述预设状态类别包括健康状态、原边功率开关器件开路故障、副边功率开关器件开路故障、负载侧电压传感器开路故障、负载侧电压传感器偏置故障、负载侧电压传感器增益漂移故障和负载侧电压传感器卡死故障。

35、所述统一故障分类器根据所述融合特征，分别计算所述被监测dc-dc接口模块处于各所述预设状态类别的分类概率，并将分类概率最大的预设状态类别确定为相应诊断窗口的状态类别。

36、根据连续多个诊断窗口的状态类别统计各预设状态类别的出现次数，并将出现次数最多的预设状态类别确定为最终诊断结果。

37、当输出故障大类时，将负载侧电压传感器开路故障、负载侧电压传感器偏置故障、负载侧电压传感器增益漂移故障和负载侧电压传感器卡死故障归并为负载侧电压传感器故障。

38、第二方面，本发明提供一种多端口能量路由器故障诊断系统，包括数据采集模块、预处理与窗口化模块、辅助特征构造模块、共享诊断模型和诊断结果确定模块。

39、所述数据采集模块用于获取多端口能量路由器中被监测dc-dc接口模块的负载侧电压、输入侧电压、输入电流和输出电流，形成多通道时序数据。

40、所述预处理与窗口化模块用于对所述多通道时序数据进行预处理和同步窗口化处理，获得多个诊断窗口，并根据各所述诊断窗口对应的多通道时序数据构造时序数据矩阵。

41、所述辅助特征构造模块用于根据各所述诊断窗口内的输入电流在多个开关周期内的波形构造周期特征矩阵，并根据各所述诊断窗口对应的多通道时序数据构造物理感知注意力向量。

42、所述共享诊断模型包括时序特征分支、周期特征分支、特征融合模块和统一故障分类器。

43、所述时序特征分支用于从所述时序数据矩阵中提取时序特征，并将所述物理感知注意力向量编码为注意力偏置，以调整所述时序特征的特征权重。

44、所述周期特征分支用于从所述周期特征矩阵中提取周期特征。

45、所述特征融合模块用于融合经特征权重调整的时序特征和所述周期特征，获得融合特征。

46、所述统一故障分类器用于根据所述融合特征，计算所述被监测dc-dc接口模块处于各预设状态类别的分类概率。

47、所述诊断结果确定模块用于根据所述分类概率确定所述被监测dc-dc接口模块的诊断结果。

48、其中，所述预设状态类别包括健康状态、功率开关器件开路故障和负载侧电压传感器故障。

49、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述多端口能量路由器故障诊断方法。

50、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述多端口能量路由器故障诊断方法。

51、与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果。

52、1. 本发明通过同一共享诊断模型处理时序数据矩阵、周期特征矩阵和物理感知注意力向量，能够在同一诊断流程中识别功率开关器件开路故障和负载侧电压传感器故障，无需针对两类故障分别配置相互独立的诊断模型。

53、2. 本发明根据输入电流在多个开关周期内的波形构造周期特征矩阵，利用半周能量比、正负半周峰值比和周期均值反映输入电流的周期结构及其变化，有利于识别功率开关器件开路导致的半周期电流异常。

54、3. 本发明根据输入电流直流均值、功率不平衡量、输入侧电压标准差和负载侧电压标准差构造物理感知注意力向量，并将所述物理感知注意力向量编码为注意力偏置，使共享诊断模型能够结合相应电气量的变化调整时序特征的特征权重。

55、4. 本发明通过时序特征分支提取多通道时序数据在不同时间尺度下的特征，通过周期特征分支提取多个开关周期之间的关联特征，并对两类特征进行融合，有利于区分外部电气量变化具有相似性的不同故障类别。

56、5. 本发明采用统一故障分类器输出健康状态、原边功率开关器件开路故障、副边功率开关器件开路故障及多种负载侧电压传感器故障对应的分类概率，既能够输出具体故障亚型，也能够根据应用需要输出故障大类。

57、6. 本发明根据连续多个诊断窗口的状态类别确定最终诊断结果，可以降低单个诊断窗口受到瞬态扰动或者局部采样噪声影响而产生误判的可能性，提高诊断结果的稳定性。