1、2023 年2月电 工 技 术 学 报Vol.38No.4第 38 卷第 4 期TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETYFeb.2023DOI:10.19595/ki.1000-6753.tces.220423基于自适应滑模观测器的中点钳位型三电平并网逆变器开路故障诊断许水清1黄文展1何怡刚1胡友强2程庭莉1（1.合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥2300092.输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学）重庆400044）摘要为提高中点钳位型（NPC）三电平并网逆变器故障诊断的准确性和鲁棒性，该文针对其开关管单管和双管故障，提出
2、一种基于自适应滑模观测器的开路故障诊断方法。该方法首先建立逆变器在正常状态和开关管故障状态下的混合逻辑动态模型；其次设计收敛速度快且显著抑制抖振的自适应滑模观测器精确估计正常状态下的三相电流值；然后利用实际系统和观测器的输出电流提出基于电流形态因子的故障检测方法；最后根据电流残差来构造故障定位变量进行故障定位。在此基础上，通过建立前次故障状态的自适应滑模观测器实现双开关管开路故障诊断。该文提出的方法能够同时实现单管和双管开路故障诊断，诊断速度快、鲁棒性强，且避免增加额外传感器。实验结果验证了该文所提诊断方法的鲁棒性和有效性。关键词：NPC 三电平并网逆变器开路故障自适应滑模观测器电流形态因子中
3、图分类号：TM4640引言随着新能源发电的快速发展，并网逆变器作为连接新能源发电系统和公用电网的有效接口，具有举足轻重的作用。在各种并网逆变器拓扑中，中点钳位型（Neutral-Point-Clamped,NPC）三电平逆变器由于具有器件电压应力低、功率损耗小和输出电压谐波含量少等优点，得到了广泛应用1。然而由于运行环境多变，加上开关管器件数量较多且电路结构复杂，使得任何一个开关管故障均可导致 NPC三电平并网逆变器无法正常工作，甚至引发二次故障，造成重大经济损失和安全事故。因此，NPC 三电平并网逆变器开关管故障诊断具有十分重要的研究意义和应用价值。NPC 三电平并网逆变器开关管故障主要分为
4、短路故障和开路故障2。短路故障由于具有演变速度快和危害程度大等特点，通常在逆变器中集成硬件检测装置和保护电路，将短路故障转化为开路故障来处理3。因而，本文主要研究 NPC 三电平并网逆变器的开关管开路故障。目前，开关管开路故障诊断方法从技术上主要分为数据驱动法和模型法。数据驱动法主要包括信号处理法4-5、人工智能法6以及两者相结合的算法7等。如文献8利用电流矢量瞬时频率和电流矢量瞬时角度来构造故障检测变量，提出了基于电流矢量特征分析的逆变器开路故障诊断方法。文献9首先采用基于累积和算法的故障监测方法，其次提出基于归一化输出电流平均值和绝对平均值的故障识别方法实现功率器件开路故障诊断。文献10首
5、先利用滑动三角化处理提取相电流信号的多尺度趋势特征，然后利用回声状态网络进行故障分类从而实现微电网逆变器开路故障诊断。然而，数据驱动法过度依赖所获得数据的数量和质量，譬如人工智能法需要大量数据进行训练，复杂度较高，限制了其在实际工程中的应用。模型法主要通过分析和估计实际逆变器输出与参考模型输出之间的残差来进行故障诊断11。如文国家重点研发计划项目（2016YFF0102200）、国家自然科学基金重点项目（51637004）、国家自然科学基金联合基金重点项目（U2034209）、国家自然科学基金面上项目（62273128）、国家自然科学基金青年项目（61803140）和中国博士后科学基金面上项目
6、（2020M682474）资助。收稿日期 2022-03-24改稿日期 2022-05-04第 38 卷第 4 期许水清等基于自适应滑模观测器的中点钳位型三电平并网逆变器开路故障诊断1011献12通过建立三相逆变电路电流观测器，利用三相电流测量值与观测值之间的误差构造故障检测变量，实现开关管开路故障诊断。文献13利用龙伯格观测器观测三相电压源逆变器的输出电流，并利用输出电流特征设计自适应阈值以实现故障诊断。文献14设计了一种电流区间滑模观测器精确估计逆变器正常工作时的三相电流，并根据观测电流与测量电流的残差特征构造残差信息表实现开关管开路故障定位。文献15构造了三相电压源逆变器的微分电流观测器
7、，并利用微分电流测量值与观测值之间的残差设计诊断变量，从而实现开路故障诊断。模型法具有诊断时间短和计算成本低等优点，然而如何建立精确的模型并设计合适的阈值是保证模型法有效性和鲁棒性的关键。目前，国内外针对 NPC 三电平逆变器的开关管开路故障诊断问题已取得了一些研究成果16。如文献17利用小波包能量谱熵提取桥臂电压信号特征，通过自适应矩估计小波神经网络建立故障字典，实现逆变器开路故障诊断。文献18根据 NPC 三电平逆变器输出相电流均值识别故障相，随后在短时间内注入无功电流实现开关管故障定位。文献19提出了基于模型与数据处理相结合的 NPC 三电平逆变器开路故障诊断方法，首先通过建立比例积分滑
8、模观测器估计三相输出电流，然后对相电流和电网电压的故障特征进行数据处理实现故障定位。文献20提出了一种基于知识驱动和数据驱动的开关管开路故障诊断方法，首先利用 Concordia 变换对故障电流样本进行处理，然后基于随机森林算法实现故障分类。文献21基于特征矩阵联合近似对角化和独立分量分析进行故障特征提取，然后利用神经网络实现了 NPC 三电平逆变器开关管故障定位。然而目前这些故障诊断算法，算法复杂度较高，诊断时间较长且大多只能实现单管故障诊断。针对上述问题，本文提出了一种基于自适应滑模观测器的 NPC 三电平并网逆变器开路故障诊断方法。该方法首先设计了收敛速度快且显著抑制抖振的自适应滑模观测
9、器；其次提出了基于电流形态因子的故障检测方法；然后利用电流残差构造故障定位变量进行故障定位；最后通过建立前次故障状态的自适应滑模观测器实现双开关管开路故障诊断。本文提出的故障诊断算法有如下优点：建立了新的自适应滑模观测器：通过设计新型自适应趋近律，构建了收敛速度快且显著抑制抖振的自适应滑模观测器，输出电流估计更加精确；提出了新的故障检测与定位方法：根据设计的电流形态因子，构造两个故障检测特征量并设计自适应阈值，同时结合电流残差构造故障定位变量进行故障定位，故障诊断结果准确性更高、鲁棒性更强；提出了新的双管故障诊断方法：在首次故障发生后，通过用故障开关函数替代原开关函数来建立前次故障状态的自适应
10、滑模观测器，能够验证首次故障诊断的准确性并实现双开关管开路故障诊断。实验结果验证了本文所提算法的有效性和鲁棒性。1NPC 三电平并网逆变器混合逻辑动态模型1.1正常状态下的逆变器混合逻辑动态模型NPC 三电平并网逆变器拓扑结构如图 1 所示。图中，逆变电路每相桥臂由四个开关管 Qxj（x=a,b,c;j=1,2,3,4）、四个续流二极管 VDxj和两个钳位二极管 VD1x、VD2x组成；dcU为直流侧电压；R 为等效电阻；L 为滤波电感；O 为直流侧中性点。图 1NPC 三电平并网逆变器拓扑结构Fig.1Topology of NPC three-level grid-connected in
11、verter由图 1 可得系统状态方程为aanaabbnbbccnccddddddiuRiLetiuRiLetiuRiLet=+|=+|=+|（1）式中，anu、bnu、cnu为逆变器三相相电压；ae、be、ce为电网电压。根据电路拓扑约束关系和星形联结特点可得anadcbnbcnc2111216112uUuu-|=-|-（2）1012电 工 技 术 学 报2023 年 2 月式中，x为开关函数。由于x受开关管和二极管导通状态影响，根据 NPC 三电平逆变器的工作原理，x可表示为()()()()()()1212122334341Q&Q on VD&VD on0VD&Q on VD&Q on1Q
12、&Q on VD&VD onxxxxxxxxxxxxx|=|-或或或（3）式中，on 为器件导通。在此基础上，选取变量 sxj表示开关管 Qxj的开关状态，sxj=1 表示开关管导通，sxj=0 表示开关管关断。并引入变量x表示电流方向，1x=表示电流由逆变电路流出，0 x=表示电流流入逆变电路。以 a 相为例，可得理想情况下 a 相开关函数与开关状态的关系见表 1。表 1理想情况下 a 相开关函数与开关状态的关系Tab.1The relationship between switching function andswitching state of phase-a in the ideal
13、 casesa1sa2sa3sa4aa1=a0=1100110110000011-1-1由表 1 可以看出，理想情况下开关状态 sx1与sx3互反，开关状态 sx2与 sx4互反。然而，在逆变器实际运行中，为了防止开关状态切换过程中直流侧电容直通而设置死区，使得开关状态短时间内存在sx1=sx3=0 和 sx2=sx4=0 的情况。例如，当开关状态sa1=0、sa2=1、sa3=0、sa4=0 时，若电流通过 VD1a和Qa2流向交流侧，则a0=如图 2a 所示；若电流通过 VDa2和 VDa1流向直流侧，则a1=如图 2b 所示。类似地，可得到实际运行中 a 相输出电压在不同开关状态和电流方
14、向下开关函数见表 2。（a）a=1（b）a=0图 2a1a2a3a40,1,0,0ssss=时电流路径Fig.2Current paths ofa1a2a3a40,1,0,0ssss=表 2实际运行中 a 相开关函数与开关状态的关系Tab.2The relationship between switching function andswitching state of phase-a in practicesa1sa2sa3sa4aa1=a0=0000-110001-110010-100011-1-10100010110001000-111001-11110011基于上述分析，在逆变电路正常
15、工作状态下，由表 2 进行逻辑运算，可推导出 a 相开关函数a为()()aa1 a2 a3a1 a2 a3 a4a2a3a2 a3 a4a1 a2 a3 a4s s ss s s ssss s ss s s s=+-+-（4）类似地，可推导出 NPC 三电平并网逆变器在正常状态下 b 相和 c 相开关函数为()()()()bb1 b2 b3b1 b2 b3 b4b2b3b2 b3 b4b1 b2 b3 b4cc1 c2 c3c1 c2 c3 c4c2c3c2 c3 c4c1 c2 c3 c4s s ss s s ssss s ss s s ss s ss s s ssss s ss s s s
16、=+-+|-|=+-+|-（5）由此可推导出，NPC 三电平并网逆变器正常状态下的混合逻辑动态模型为12=+?iAiB B e（6）其中Tabciii=?iTabc=Tabceee=ediag,RRRLLL=-|Adc12111216112UL-|=-|-B2111diag,LLL=-|B进一步地，式（6）可以写为()12=+?iAiB B B e（7）式中，B 为三阶单位矩阵。第 38 卷第 4 期许水清等基于自适应滑模观测器的中点钳位型三电平并网逆变器开路故障诊断10131.2故障状态下的逆变器混合逻辑动态模型以 a 相为例，当Qa1发生开路故障时，逆变器开关状态 sa1=0，则由表 2
17、可得，a 相桥臂在不同开关状态和不同电流方向下的开关函数见表 3。表 3Qa1开路故障时 a 相开关函数与开关状态的关系Tab.3The relationship between switching function andswitching state of phase-a inQa1open-circuit faultsa1sa2sa3sa4a1a1=a0=0000-110001-110010-100011-1-1010001011000由此，对表 3 进行逻辑运算，可推导出Qa1开关管开路故障状态下 a 相开关函数a1的表达式为()a1a3a2 a3 a4a2 a3 a4a2ss s s
18、s s ss=-（8）同理，可推导出Qa2、Qa3、Qa4开关管开路故障状态下开关函数a2a3a4、的表达式分别为()()()()()a2a3a1 a3 a4a1 a3a1a3a2a2 a4a1 a2 a4a2a4a3a1 a2 a3a1 a2 a3a2ss s ss ssss ss s ssss s ss s ss=-+|=+-|=+-（9）由式（7）所示的 NPC 三电平并网逆变器混合逻辑动态模型可知，系统输出电流取决于开关函数。当开关管 Qxj发生开路故障时，将实际系统的开关函数等效成xj，则可得故障状态下的混合逻辑动态模型为()12xj=+?iAiB B B e（10）式中，i为故障状
19、态下的输出电流。2NPC 三电平并网逆变器故障诊断策略在正常状态下，NPC 三电平并网逆变器输出电流值与观测器估计的电流值相等。而当 NPC 三电平并网逆变器发生开路故障时，逆变器输出电流值将发生显著变化，不再等于观测器估计的电流值。基于上述性质，本文提出了一种基于新型自适应滑模观测器的 NPC 三电平并网逆变器开路故障诊断策略，能够同时诊断单管和双管开路故障，且诊断速度较快，可靠性更高。本文所提出的诊断方法原理如图 3 所示，主要包括自适应滑模观测器设计、单管故障诊断和双管故障诊断三个部分。图 3故障诊断原理Fig.3Principle of fault diagnosis2.1自适应滑模观
20、测器设计由于 NPC 三电平并网逆变器在实际工作中存在测量噪声等未知干扰，因此，式（7）的混合逻辑动态模型可以进一步描述为=+=?iAiBuDvyCi（11）式中，3Ri为输出电流；12=+uB B e为输入变量；3Ry为输出变量；abcvvv=v为有界未知扰动；C、D 为三阶单位矩阵。在此基础上，设计 NPC 三电平并网逆变器的自适应滑模观测器为()f S=+|=|?iAiBuyCi（12）式中，3Ri为观测器估计输出电流；S=-yCi为滑模面；()f S为自适应趋近律且满足()sign()0()kf SSkN S=-（13）式中，2()(1)1arctanN SS=+-|，01；k1014
21、电 工 技 术 学 报2023 年 2 月为观测器增益。定理 1：假设存在正定对称矩阵n nRP使得T0+A PPAI成立，则误差动态方程()()()()tttf S=-+?eAeDv（14）是渐近稳定的，()t=-eii。证明：选取如下的李雅普诺夫函数T1()()2tt=VePe（15）对式（15）求导可得()()()()()TTTTTTTTTT()()()()()()()()()()()()()()()2()()()sign()()()2()()()tttttttf Sttttf Stttf StStttktN S=+=-+-+=+-=+-+|?VePeePeAeDvPeeP AeDveA
22、 PPA eePDveA P PA eePDv（16）当()0t e时()TTT()()()2()()()ktttttN S=+-+|?VeA PPA eePDv（17）当()0t e时()TTT()()()2()()()ktttttN S=+-+|?VeA PPA eePDv（18）由()1N S和D为三阶单位矩阵可知，当观测器增益 k 的值大于有界未知扰动时，有()TT()()()0ttt+?VeA PPA e（19）综上所述，若T0+A PPAI，则0?V，即观测误差能够渐近趋近于 0，即lim()lim()tttt=ii。由此可得式（12）设计的自适应滑模观测器是稳定的。基于式（13）
23、设计的自适应趋近律，本文提出的自适应滑模观测器具有以下优点：（1）收敛速度快：由式（13）知，当逆变器输出电流远离滑模面，即S较大时，使得()N S趋近于，进而/()k N S趋 近于/k。由于01,/()k N S值增大，表明到达滑模面的趋近速度增加，观测器收敛速度快。（2）显著抑制抖振：当逆变器输出电流靠近滑模面，即S较小时，使得()N S趋近于 1，进而/()k N S趋近于k，表明，/()k N S在靠近滑模面时会逐渐减小，观测器抖振能够被显著抑制。2.2故障检测方法在构建 NPC 三电平并网逆变器自适应滑模观测器的基础上，本节利用逆变器实际输出电流值与观测器估计电流值，构造两个基于电
24、流形态因子的故障检测特征量，综合两个故障检测特征量，实现NPC 三电平并网逆变器开路故障的高准确性和强鲁棒性检测。首先，根据 NPC 三电平并网逆变器的开路故障分析可知，当开关管发生故障时，逆变器输出电流会发生畸变。因此，本文利用逆变器输出电流畸变特性，构造基于电流形态因子的 NPC 三电平并网逆变器故障检测特征量 Mx为()ln 1xxxM+=（20）式中，RMSexix=为构建的电流形态因子，RMS 为方均根。需要指出的是，设计以 e 为底的指数函数是为增加故障发生时电流形态因子的变化率，引入RMS 是为降低电流谐波和尖峰电流的影响，其中RMS 计算长度为 1/2 基波电流周期。与此同时，
25、利用自适应滑模观测器的估计电流值，设计故障检测特征量xM的自适应阈值xT为()ln 1xxxxxT+-=-（21）式中，RMSexix=。当 NPC 三电平并网逆变器正常工作时，可知0 x且1xM，xT趋近于 1。然而，当 NPC 三电平并网逆变器发生故障时，相电流会发生一定程度的畸变，导致x减小，xx-增大，使得故障检测特征量xM迅速超过阈值xT，从而实现 NPC 三电平并网逆变器故障相检测。此外，为了消除测量噪声及未知干扰对故障检测的影响，提升故障检测的准确性和鲁棒性，避免故障误报和漏报，综合实际系统和观测器输出电流值，进一步构造故障检测特征量x为0dtxxxt=-（22）由 NPC 三电
26、平并网逆变器的开路故障分析可知，发生开关管开路故障的桥臂其输出相电流畸变程度更大，因而可通过识别x的最大值来检测故障相。第 38 卷第 4 期许水清等基于自适应滑模观测器的中点钳位型三电平并网逆变器开路故障诊断1015结合故障检测特征量xM和x，本文提出的NPC 三电平并网逆变器故障检测算法可表示为abc&max,xxxxDMT =（23）若逻辑变量xD=1，则 x 相发生故障。从式（23）可知，当 NPC 三电平并网逆变器无故障时，故障检测特征量 Mx应小于阈值 Tx，且故障检测特征量x和其他两相特征量相等，Dx=0。当NPC 三电平并网逆变器某相出现开关管开路故障时，其故障检测特征量 Mx
27、将超过阈值 Tx，且故障检测特征量x将大于其他两相特征量，Dx=1。通过综合两个故障检测特征量，本文所提的故障检测算法能够降低噪声及未知干扰等对故障检测的影响，准确率更高、鲁棒性更强，大大避免了故障检测的误报和漏报。2.3故障定位方法在实现 NPC 三电平并网逆变器故障检测的基础上，本节根据故障状态下观测器电流估计值与实际电流值的残差，通过分析电流残差中所包含的故障信息，构造基于电流残差的故障定位变量，实现NPC 三电平并网逆变器开路故障定位。首先，由 NPC 三电平并网逆变器拓扑结构可知，当逆变器某相上桥臂发生开路故障时，该相输出电流上半波出现衰减，使得观测器电流估计值与正常电流值的残差大于
28、零。当逆变器某相下桥臂发生开路故障时，该相输出电流下半波出现衰减，使得观测器电流估计值与正常电流值的残差小于零。因此电流残差可以用来定位逆变器发生开路故障的桥臂。此外，从式（9）和式（10）可知，同相上桥臂或下桥臂的两个开关管发生开路故障时，其实际系统输出电流具有不同的变化特性。因而可以进一步利用实际输出电流变化特性来定位逆变器桥臂发生开路故障的开关管。综上所述，结合电流残差和实际输出电流变化特性，本文构造 NPC 三电平并网逆变器开路故障定位变量 Px为()()signsign2xxxxiiPi-=+-（24）考虑到测量噪声及未知扰动的影响，设为在检测到故障之前逆变器正常工作时电流基波幅值的
29、5%。结合 NPC 三电平并网逆变器开路故障电流变化特性，由式（24）可知，当Qx1发生开路故障时，Px=3/2；当 Qx2发生开路故障时，Px=1/2-；当 Qx3发生开路故障时，Px=3/2-；当 Qx4发生开路故障时，Px=1/2。结合故障检测变量和故障定位变量，本文提出的 NPC 三电平并网逆变器故障诊断策略可表示为12f343Q1 21Q1 2Q3Q1 21Q1 2xxxxxxxxxxxxxDPDPDPDP=|=-|=|=-|=且且且且（25）式中，Qxf为发生开路故障的开关管。本文提出的故障诊断算法能够检测和定位 NPC 三电平逆变器单管开路故障。2.4双管开路故障诊断方法在实现单
30、管开路故障诊断的基础上，双管开路故障诊断策略如图 3 中的双管故障诊断部分所示。图 3 中，本文假设两个开关管发生故障的时间间隔大于 1/2 基波电流周期，而不是同时发生故障，这是因为在实际中 NPC 三电平并网逆变器的两个开关管同时发生故障的概率非常小。基于以上假设，在实现前次开关管开路故障检测和定位后，首先用1.2 节中推导出的故障后开关函数替代自适应滑模观测器中的正常状态开关函数，设计故障状态下的自适应滑模观测器，并估计出前次开关管开路故障下的输出电流。然后，基于观测器估计的故障电流，计算前次开关管开路故障后的故障检测变量和故障定位变量，从而实现第二个开关管开路故障诊断。需要指出的是，利
31、用故障状态下的自适应滑模观测器估计故障电流对于实现双管开路故障诊断具有重要意义。一方面，观测器估计的故障电流可用于检查前次开关管开路故障诊断结果的准确性，如果检测结果准确，基于观测器估计故障电流获得的故障检测变量不会超过自适应阈值，否则就会超过自适应阈值；另一方面，可利用估计故障电流和双管开路故障输出电流计算新的故障检测变量和故障定位变量，诊断双开关管开路故障。因此，在图 3所示的双管故障诊断策略中，1/2 基波电流周期内的观测器估计故障电流用于验证前次开关管开路故障诊断结果的准确性，1/2 基波电流周期后的观测器估计故障电流用于诊断双开关管开路故障。综上所述，本文提出的故障诊断算法能够实现
32、NPC 三电平并网逆变器双管开路故障。1016电 工 技 术 学 报2023 年 2 月3实验验证为验证本文所提出的 NPC 三电平并网逆变器故障诊断方法的有效性和鲁棒性，搭建了如图 4 所示的硬件在环实验平台进行实验，实验中的 NPC 三电平并网逆变器主要参数见表 4。此外，为便于观察，在实验测试完成后将信号保存在数字信号处理器中并导出至计算机，利用 Matlab 重新绘制。图 4硬件在环实验平台Fig.4Hardware-in-the-loop experimental platform表 4NPC 三电平并网逆变器主要参数Tab.4Main parameters of NPC three
33、-levelgrid-connected inverter参数数值电网电压 ex/V220(50Hz)直流侧电压 Udc/V500直流侧电容 C1/mF2滤波电感 L/mH8等效电阻 R/0.3开关/采样频率fs/kHz103.1单开关管开路故障诊断图 5 给出了 NPC 三电平并网逆变器 a 相Qa1开路故障诊断的结果。从图 5 可以看出，当 NPC 三电平并网逆变器未出现故障时，三相输出电流为正弦波，故障检测变量 Ma远小于自适应阈值 Ta，且检测变量a=b=c。当 NPC 三电平并网逆变器发生Qa1开路故障后，三相输出电流均出现一定程度的畸变，检测变量 Ma超过自适应阈值 Ta，且此时检
34、测变量abac,，表明逆变器 a 相桥臂发生开路故障。同时，故障定位变量 Pa3/2=，根据式（25）所示的故障诊断准则可定位出逆变器Qa1发生开路故障。为进一步验证所提故障诊断算法对不同开关管开路故障的有效性，图 6 给出 NPC 三电平并网逆变器 b 相Qb2开路故障诊断的结果。从实验结果可以（a）三相电流（b）检测变量 Mx（c）检测变量x（d）定位变量 Px图 5Qa1开路故障的实验结果Fig.5Experimental results for theQa1open-circuit fault看出，当 NPC 三电平并网逆变器发生 Qb2开路故障后，故障检测变量 Mb迅速增大，自适应阈
35、值 Tb减小，使得 MbTb，且此时检测变量b迅速增大并超过a和c，这表明逆变器 b 相桥臂发生开路故障。同时，故障定位变量满足 Pb1/2=-，可推导出 NPC三电平并网逆变器 Qb2发生开路故障。（a）三相电流（b）检测变量 Mx（c）检测变量x第 38 卷第 4 期许水清等基于自适应滑模观测器的中点钳位型三电平并网逆变器开路故障诊断1017（d）定位变量 Px图 6Qb2开路故障的实验结果Fig.6Experimental results for theQb2open-circuit fault3.2双开关管开路故障诊断为验证本文故障诊断算法对双开关管开路故障诊断的有效性，图 7 给出了
36、 NPC 三电平并网逆变器a 相Qa1和Qa3开路故障诊断的实验结果。从实验结果可以看出，当Qa1发生开路故障后，故障检测变量Ma迅速增大并超过自适应阈值 Ta，同时检测变量a同样增大并大于b和c，故障定位变量 Pa=3/2，这表明，a 相Qa1发生开路故障。在检测出Qa1开路故障后，将Qa1故障状态下开关函数a1替换原开关函数，构造 Qa1故障状态下的自适应滑模观测器。从图 7 可以看出，故障检测变量 Ma逐渐变小并低于自适应阈值 Ta，验证了首次故障诊断结果的准确性。（a）三相电流（b）检测变量 Mx（c）检测变量x（d）定位变量 Px图 7Qa1和Qa3开路故障的实验结果Fig.7Exp
37、erimental results for theQa1andQa3open-circuitfault当 a 相Qa3发生开路故障后，故障检测变量 Ma开始超过自适应阈值 Ta，且故障检测变量a也增加并大于b和c，而故障定位变量满足，Pa=-3/2，表明，a 相Qa3发生开路故障。从实验结果可以看出，本文所提诊断方法能够实现 NPC 三电平并网逆变器双开关管开路故障诊断。为进一步验证本文所提算法同样适用异相双开关管开路故障诊断，图 8 给出了 a 相Qa1和 b 相Qb1（a）三相电流（b）检测变量 Mx（c）检测变量 Mb（d）检测变量x（e）一次定位变量 Px（f）二次定位变量 Px图 8
38、Qa1和Qb1开路故障的实验结果Fig.8Experimental results for theQa1andQb1open-circuit fault1018电 工 技 术 学 报2023 年 2 月开路故障诊断的实验结果。由图 8 的实验结果可以看出，当 NPC 三电平并网逆变器发生Qa1开路故障后，检测变量 Ma超过自适应阈值 Ta，且检测变量a大于b和c，同时故障定位变量 Pa=3/2，根据故障诊断策略可定位出Qa1发生开路故障。基于Qa1开路故障诊断的结果，将Qa1故障状态下开关函数a1替换原开关函数，建立 Qa1故障状态下的自适应滑模观测器。从实验结果可以看出，基于 Qa1故障状态
39、下的自适应滑模观测器，故障检测变量 Ma小于自适应阈值 Ta，从而表明首次故障诊断结果的准确性。当 b 相 Qb1发生开路故障后，故障检测变量 Mb逐渐增大并超过自适应阈值 Tb，检测变量b同样增大并超过a和c，同时故障定位变量满足 Pb=3/2，表明b 相 Qb1发生开路故障。此外，从图 8 可以看出，当 Qb1发生开路故障后，故障检测变量 Ma虽然也大于自适应阈值 Ta，但此时故障检测变量a始终小于b，从而不会产生故障误检。实验结果表明，该方法同样能够有效诊断异相双管开路故障。3.3电网电压波动时的鲁棒性验证为验证本文所提诊断算法的鲁棒性与可靠性，图 9 给出了电网电压波动下的 a 相 Q
40、a1开路故障诊断结果。从实验结果可以看出，在电网电压发生波动之前，故障检测变量 Ma、Mb、Mc均远离其对应的自适应阈值 Ta、Tb、Tc。当电网电压从 220 V 上升到 305 V 后，尽管故障检测变量 Ma、Mb、Mc均有一定程度的波动，但仍远远小于其对应的自适应阈值，不会产生故障误报。当引入 Qa1开路故障后，故障检测变量 Ma逐渐增大并超过自适应阈值 Ta，此时自适应阈值 Tb、Tc虽出现相对剧烈的波动，但仍大于故障检测变量 Mb、Mc，因而仍可以正确判断出 a 相开关管发生开路故障。因此，实验结果表明该方法对电网电压波动等干扰具有强鲁棒性，诊断稳定性高。（a）电压波动下的三相电流（
41、b）检测变量 Ma（c）检测变量 Mb（d）检测变量 Mc图 9电网电压波动时Qa1开路故障的实验结果Fig.9Experimental results for theQa1open-circuit faultunder grid voltage fluctuation4方法对比分析4.1观测器性能对比分析NPC 三电平并网逆变器的输出电流精确估计是利用模型法实现开路故障诊断的核心。为了更直观地说明本文所提新型自适应滑模观测器的性能，本节将所提出的自适应滑模观测器与文献22中的传统滑模观测器以及文献23-24中的改进滑模观测器进行性能比较，实验结果如图 10 所示。从图 10b的实验结果可以看
42、出，与文献22中传统滑模观测器以及文献23-24中的改进滑模观测器相比，本文所提的自适应滑模观测器不仅收敛速度快，能够快速跟踪系统输出电流，而且还能够显著削弱稳定时的抖振。因此，本文所提的自适应滑模观测器具有更好的动态和稳态性能。（a）观测器估计值（b）观测器误差图 10不同观测器性能比较Fig.10Performance comparison of different observers第 38 卷第 4 期许水清等基于自适应滑模观测器的中点钳位型三电平并网逆变器开路故障诊断10194.2诊断方法对比分析为了进一步验证本文所提故障诊断方法的有效性，本节把本文方法与文献7,12,18-20中诊
43、断方法进行对比见表 5。首先在故障检测时间上，文献7,20分别采用了概率神经网络和随机森林算法等智能算法进行故障检测，其故障检测时间大于一个电流基波周期。文献18采用相电流周期均值法进行故障检测，其检测时间为一个电流基波周期20 ms。文献19提出的比例积分滑模观测器法的最大故障检测时间为 16.66 ms。文献12提出的电流观测器法虽诊断时间较短，但只能实现三相两电平逆变器的单管开路故障诊断。图 11 给出了本文所提算法在 NPC 三电平并网逆变器开关管不同时间发生开路故障时的故障检测时间。从实验结果看出，尽管本文方法能够同时诊断 NPC 三电平并网逆变器的单管和双管故障，故障诊断能力更强，
44、但无论逆变器开关管何时发生故障，其最大检测时间仍小于 14 ms，克服了检测时间通常大于一个电流基波周期的缺点，检测速度较快。图 11Qb1开路故障的检测时间Fig.11The detection time for theQb1open-circuit fault此外，文献18通过注入无功电流实现开关管故障定位，需要额外的辅助操作，复杂度较高，且只能诊断单开关管开路故障。文献19提出的比例积分滑模观测器法，需要较多的数据量，且只能实现单管和异相双管故障诊断。文献20首先利用Concordia 变换对故障电流样本进行处理，然后基于随机森林算法实现故障分类，该方法虽能够实现双管故障诊断，但需要大量
45、的数据且复杂度较高。文献7同样采用复杂度较高的智能算法进行故障分类，需要大量的数据且只能诊断单管故障。而本文提出的自适应滑模观测器法，只需利用逆变器输出电流来构造故障诊断变量，无需增加额外硬件配置，且避免了智能算法对大量训练样本的需求，通过设置自适应检测阈值保证了故障诊断的准确性和鲁棒性，检测时间较快，能够同时实现单管和双管故障诊断。因此，本文所提算法易于实现，且更能全面地诊断 NPC 三电平并网逆变器开路故障。表 5诊断方法对比Tab.5Comparison of the relevant diagnostic methods诊断方法拓扑结构数据量额外硬件诊断时间/ms复杂度故障种类文献7电
46、磁法三电平三相多否21.6高单管文献12 两电平 NPC少否3.33中单管文献18 三电平 NPC少是20高单管文献19 三电平 NPC中否16.6中单管和异相双管文献20 三电平 NPC多否20高单管和双管本文三电平少否14中单管和双管5结论本文针对 NPC 三电平并网逆变器开关管单管和双管开路故障，提出了一种基于自适应滑模观测器的开路故障诊断方法。首先通过开关管开路故障特征分析，建立了逆变器在正常状态和开关管故障状态下的混合逻辑动态模型。然后为实现系统输出电流的精确估计，构建了收敛速度快且显著抑制抖振的自适应滑模观测器。在此基础上，利用实际系统和观测器输出设计了基于电流形态因子的故障检测变
47、量，并提出了基于电流残差的开路故障定位方法。此外，在首次故障发生后，通过用故障开关函数替代原开关函数，提出了基于首次故障状态观测的双管开路故障诊断方法。本文所提方法诊断速度快，鲁棒性强，能够同时实现单管和双管开路故障诊断，且避免使用大量故障样本和额外的附加硬件。实验验证了本文所提诊断方法的有效性和鲁棒性。参考文献1Giri S,Banerjee S,Chakraborty C.An improvedmodulationstrategyforfastcapacitorvoltagebalancingofthree-levelNPCinvertersJ.IEEETransactions on In
48、dustrial Electronics,2019,66(10):7498-7509.2夏一文,张卓然,张健,等.基于反电势电流的电励磁双凸极电机驱动电路单管开路故障诊断研究J.电工技术学报,2020,35(23):4888-4897.1020电 工 技 术 学 报2023 年 2 月XiaYiwen,ZhangZhuoran,ZhangJian,etal.Research on single power switch open circuit faultdiagnosis ofdoubly salienteletromagneticmotordrive circuit based on th
49、e back electromotive forcecurrentJ.Transactions ofChina ElectrotechnicalSociety,2020,35(23):4888-4897.3陈涛,刘志刚,胡轲珽,等.一种双重化脉冲整流器多管开路故障快速诊断方法J.电工技术学报,2020,35(10):2226-2238.Chen Tao,Liu Zhigang,Hu Keting,et al.Quickdiagnosis method for double-PWM rectifier multi-tube open circuit faultJ.Transactions of
50、ChinaElectrotechnical Society,2020,35(10):2226-2238.4许水清,陶松兵,何怡刚,等.基于相电流瞬时频率估计的永磁直驱风电变流器开路故障诊断J.电工技术学报,2022,37(2):433-444.Xu Shuiqing,Tao Songbing,He Yigang,et al.Open-circuit fault diagnosis for back-to-back converter ofPMSG wind generation system based on estimatedinstantaneous frequency of phase
