混杂系统参数不确定性下的鲁棒故障诊断策略

在现代电力电子系统中，混杂系统的存在使得故障诊断面临诸多挑战，特别是当系统参数存在不确定性时，可能导致误报率增加。本文以单相全桥逆变器为例，探讨了一种创新的故障诊断方法——基于键合图的鲁棒故障诊断技术。 首先，混杂系统的特点在于其包含了离散和连续子系统，这种复杂性使得系统动态难以精确建模，参数不确定性成为关键问题。键合图(Bond Graph，BG)作为一种强大的系统建模工具，特别适用于描述这种系统中的能量传递和转换关系。线性分式变换的键合图(Bond Graph in Linear Fractional Transformation，BG-LFT)在此发挥了重要作用，它能够处理系统的不确定性，并将其分解为确定和不确定部分，有助于设计鲁棒控制策略。 作者提出了系统参数不确定性混合诊断键合图(Diagnostic Hybrid Bond Graph，DHBG)模型，这一模型考虑了系统实际运行中的参数波动，从而提高了诊断的准确性。通过DHBG，可以推导出所有有效模式下的鲁棒解析冗余关系，这些关系有助于减小因参数变化引起的诊断误差。自适应阈值的引入是关键步骤，它可以根据系统的实时运行状态动态调整，降低误报率。 混杂键合图的因果关系和结构特性在DHBG建模中被充分利用，使得系统诊断过程更加稳健。在20-sim这样的仿真环境中，作者进行了详细建模仿真，实验结果验证了基于BG-LFT的DHBG模型以及自适应阈值策略在实际逆变器故障诊断中的显著效果。与传统的基于数据驱动或模型的故障诊断方法相比，这种方法更注重考虑参数不确定性，提高了诊断的鲁棒性和准确性。 本文的方法不仅解决了混杂系统中参数不确定性导致的误报问题，还展示了如何通过键合图理论和线性分式变换有效地处理系统复杂性，为电力电子设备的故障诊断提供了一个强有力的新工具。未来的研究可能进一步优化阈值策略，或者扩展到更多类型的混杂系统，提升故障诊断的普遍适用性。