湘潭大学科研团队：基于本体追踪的永磁同步电机驱动系统开路故障诊断方法

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湘潭大学自动化与电子信息学院的研究人员张潇丹、段斌、刘昌杰、陈月平，在2022年第13期《电工技术学报》上撰文，针对永磁同步电机（PMSM）系统故障间关联性强、异构信息复杂繁多以及传统故障诊断方法无法追溯耦合故障发生的真正原因等问题，提出了基于本体追踪的故障诊断方法。经实验验证，该方法提高了各子系统间信息的利用率，能够合理地追溯故障原因，为大型复杂系统的故障诊断提供了一个可共享、易更新的标准化方法。

永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Machine, PMSM）相较于传统的同步电机具有转换效率高、能量损耗小、体积小和力矩惯量大等绝对优势而发展迅速，近年来已广泛应用于新能源发电、航天航空、电动汽车等领域。在工业运作过程中，永磁同步电机的连续作业非常重要，任何故障的发生都会导致巨大的损失，而PMSM系统是大型复杂系统的典型代表，结构及运行机理复杂，故障发生率高且耦合性极强，故障间关联紧密，其中以PMSM驱动系统开路故障最为常见且后果严重，而变流器开路故障是PMSM驱动系统高故障率的主要原因之一。

数据分析法是诊断变流器开路故障的主流方法之一，主要分为以电压量或电流量为观测信号对变流器运行状态进行分析。电压分析法需要额外安装监测设备，对系统结构的空间预留及运行复杂度有所要求；而电流是最容易获取的电信号，同时能够比较直观地反映出变流器的运行状态，无需额外增加设备。已有文献主要采用Park矢量电流平均值法、傅里叶归一化直流法、电流矢量轨迹法、输出电流DQ轨迹法等方法对故障进行检测和定位，但这些方法存在对负载变化敏感、算法复杂度较大、诊断周期长等问题。

归一化误差电流数据分析法具有能够精准且快速地识别故障开关的优点，为解决上述电流数据分析算法存在的问题，从简化归一化计算复杂度、划分诊断变量两方面对归一化误差电流数据分析法进行改进。但将其应用于PMSM驱动系统开路故障进行故障诊断时，该算法仅能定位至最终的故障IGBT，而在实际运行中，过电流烧毁、线路开路、驱动信号异常或丢失等原因都会最终导致并表现为变流器IGBT开路故障。

因此，仅依靠单一的改进归一化误差电流数据分析法无法追溯致使IGBT开路的源头诱因及间接故障，且存在认知超载的问题。基于以上改进归一化误差电流数据分析法在追因溯源方面存在的不足，融合本体追溯的方法进行支撑。

近年来，本体技术及其在故障诊断中的应用研究发展迅速，李娟莉等将基于描述逻辑的本体故障知识表示方法以及运用贝叶斯网络进行本体知识推理应用到提升机智能故障诊断方法中，并在工程中实际投入使用，验证了该方法的可行性及准确性；于德介、周安美等基于Java平台开发了基于本体的风力发电机组故障智能诊断原型系统，将本体与风电故障诊断结合，但在本体知识模型的构建及推理效率的提高上还需要进一步研究；余磊等采用本体技术对装备故障预测及健康管理系统（Prognostic and Health Management, PHM）进行知识化建模，将故障诊断、故障预测及维修案例作为PHM系统本体的子系统，解决了领域信息异构的问题。

与此同时，中国电力科学研究院、国家电网公司等正在进行政策部署、标准研制、产业化推广等多因素的驱动下积极推行智慧电网知识图谱的开发及落地。知识图谱作为人工智能的重要组成部分，在将海量非结构化信息及大规模数据形成知识网络方面有着无可比拟的优势，而本体技术可以作为知识图谱的模型基础，能够为概念模型进行规范性说明，在信息的结构化表示方面优势明显。

为解决PMSM系统故障诊断的复杂工程问题，湘潭大学自动化与电子信息学院的研究人员将PMSM驱动系统开路故障作为主要研究对象，提出基于本体追踪的故障诊断方法。他们首先对PMSM故障诊断领域本体模型进行形式化定义及标准化构建，统一集成PMSM系统中密集的异构信息；其次，在改进归一化误差电流数据分析法能够精准快速地定位故障开关管的基础上，将定量分析所得故障特征及识别结果映射到故障领域本体模型中，扩展了故障诊断范围；最后，经语义Web（SWRL）规则库的预设以及基于规则的推理，融合本体技术进行故障诱因、故障类型等信息的追溯及诊断。

图1  基于本体追踪的智能故障诊断体系框架

研究人员指出，将改进归一化误差电流数据分析法嵌入到本体追踪技术中，将定量分析与定性分析的优势互补，在对故障开关精准定位的基础上追因溯源，可有效诊断故障诱因及间接故障类型。两种故障方法的有机结合而非简单堆叠使得各自方法的优势最大化，为系统内大规模结构化及非结构化领域信息进行标准化集成，将领域知识及案例经验等非结构化信息与传统诊断所必须的数据实现联动，为PMSM系统故障诊断的智能化、标准化、信息化提供了新的思路。

图2 PMSM系统故障领域本体模型部分展开图

他们进一步表示，将定量诊断提取的故障特征用于之后的本体映射，使本体技术不再只依靠知识及规则进行推理，延长了故障诊断的生命周期，故障设备（IGBT开关管）由一般的诊断目标变为起始点；同时优化了诊断方向，将直接故障延伸至中间故障最终追溯到故障根本原因，加强了对不确定事件的灵活推理。另外，本体模型构建作为知识图谱的前端设计，为PMSM系统知识图谱的发展提供了标准化、易复用、结构清晰的领域基础模型，弥补了知识图谱构建过程中无法进行逻辑检查及灵活推理缺失的不足。

据悉，面向合作风电企业的实际需求，课题组已将该方法应用到风力发电机定子绕组故障、PMSM驱动系统故障、变桨电机故障、主轴承故障等10多种风电机组故障中，构成包含领域知识和实践技能的风电系统故障诊断知识图谱。

研究人员最后指出，后续将研究如何将自主构建的风电系统故障诊断知识图谱与更大平台的知识图谱并轨，最终实现与电力运检知识信息管理图谱、电力供应链图谱及电网调度自动化系统图谱等电网业务图谱相汇集，遵循电力行业正在积极推行的智慧电网知识图谱发展态势。

本文编自2022年第13期《电工技术学报》，论文标题为“基于本体追踪的永磁同步电机驱动系统开路故障诊断方法”。本课题得到湖南省自然科学基金的支持。

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