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摘要：当前，随着我国经济的飞速发展，推动了各行各业的发展速度，与此同时各种问题也随之凸显，其中较为典型的应属基础工业设施能耗高、产出低，究其根本原因是传统的调速方法损耗大、效率低。伴随着变频器的问世这一问题得到了有效解决。然而，变频器在实际应用中却经常出现各种故障，这在一定程度上影响了变频器的使用效果。为此，研究变频器故障诊断技术就显得尤为重要。基于此点，本文首先阐述了变频器故障诊断的目的和意义，并在此基础上对变频器故障诊断技术研究与分析。
关键词：变频器；故障诊断技术；可靠性
中图分类号：TM5文献标识码：A文章编号：1009—0118（2012）11—0278—01
近年来，随着我国工业发展速度的不断加快，对变频器提出了更高的要求。除要求变频器应当具备控制智能化和开关高频化等功能之外，还要求其必须具备足够的可靠性。由于变频调速器属于比较精密的装置，内部构造较为复杂，从而使得各种类型的故障都有可能发生。为了进一步确保变频调速器运行可靠性和稳定性，就必须要有一个功能完善的故障诊断系统作为保障，这对于变频调速器而言是非常重要的。
一、变频器故障诊断的目的和意义
通常情况下，变频调速器中的控制电路以及功率半导体器件是整个装置中最为薄弱的环节，它们的故障发生频率也是最高的，但由于种种原因的影响，使得这一问题始终没能获得有效解决。由于这两大元器件的问题，间接造成了变频调速器在工业领域当中的推广应用受到影响。据相关研究结果表明，在变频调速系统当中，最容易也是故障发生率最高的是驱动系统中的功率变换器。然而，工业驱动在未来一段时期内的主要发展趋势是变频调速系统的广泛应用，如果在应用过程中，功率变换器经常出现故障，势必会导致驱动系统失灵，这样一来必然会对工业生产造成影响，若是故障严重时，甚至会引发重大安全事故。为了进一步提高变频调速系统的运行可靠性，一些设计人员采用了降额设计电路及并联冗余元件或电路等方法。虽然这些方法能够在一定程度上提高变频调速系统的运行可靠性，但是采用这种设计会导致电源成本过高，而且也只能在空间条件允许的场合内使用，在一些空间条件受限的场合内，采用并联冗余元件或是电路设计的方法受到极为严格的限制。为改变这一现状，一些专家学者提出了逆变器容错技术，而该技术的核心问题是逆变器的故障检测和诊断。为此，研究驱动系统中逆变器的故障诊断技术有利于提高逆变器的运行可靠性，进而提高其工作效率。通过以上的分析不难看出，对变频器进行相应的故障诊断是非常必要的，加大变频器故障诊断技术的研究力度具有十分重要的现实意义。
二、变频器故障诊断技术研究与分析
目前，较为常见的变频器故障报警系统基本上采用的都是快速检测电路的工作原理，即通过对电路的快速检测，将变频器与电动机的实际工况反馈给微处理器，然后由处理器根据预先设定好的算法进行处理后，判断变频器及系统是否存在异常，并在此基础上给出相应的控制及报警信号。虽然这种故障检测系统也能检测到变频器的故障，但是其缺陷也是非常明显的，如报警所需的时间较长、无法实现精确报警等等。为了改变这一现状，国内外的专家学者加大了对变频器故障诊断技术的研究力度，并取得了一定成绩。下面本文对变频器故障诊断技术的一些研究进行分析：
（一）基于专家系统的变频器故障诊断技术。
该技术主要是通过在多个不同区域内建立变频器故障诊断的专家系统来实现故障诊断，其工作原理如下：先将变频器的故障部位进行分离，然后判断故障的种类及其严重程度，随后采取相应的解决措施，如隔离、修复或是更新等等。专家系统主要由以下几个部分组成：人机交互系统、知识管理系统、框架网络诊断算法以及虚拟仪器等等。该系统最大的优点是将专家系统与虚拟仪器技术有机地结合到一起，利用专家系统完成智能诊断，并借助虚拟仪器技术实现了各种不同仪器的协作和数据共享，有效地提高故障诊断及故障修复的效率。但是就当前的专家系统而言，因其缺乏容错、联想和自我完善等功能，加之开发一个多功能的专家系统又比较困难，同时借助虚拟仪器技术来实现知识表示以及诊断算法也不太方便。为此，想要使专家系统更加完善，以上问题亟待解决。
（二）基于DSP的故障诊断技术。
该技术主要是通过对整流电路装置正常与故障运行时的电压波形进行分析与归类，再借助预先建立的故障模型实现故障诊断。其工作原理是按照故障的特征值进行相应的诊断定位，然后归纳出实验算法，在利用DSP系统予以实现。经过大量的实验证明该方法可以有效地诊断出变频器故障。因该技术是基于信号处理来实现故障诊断。为此，并不需要诊断对象的精确模型，其优点是适用性强、诊断速度快、灵敏度极高、便于实现。但是该技术也存在一些不足之处，如故障特征值需要按照专家的经验来进行设定，缺乏一种具有通用性和实效性的设定方法。想要使该技术得以推广普及这一问题亟待解决。
（三）基于神经网络的故障诊断技术。
因神经网络控制系统无需对象的数学模型，所以在一些故障类型及信号间逻辑关系难以描述的场合中引入神经网络对故障进行诊断是比较合适的。同时由于变频器本身属于非线性、强耦合的多变量系统，从而使得想要建立精确的数学模型较为困难，而神经网络恰恰能够有效地解决这一问题。通过大量的实践证明，将神经网络应用于变频器的故障诊断当中是可行的，并且效果也比较良好。而神经网络本身存在训练样本获取困难以及网络权值的表现形式不容易理解等缺点，这是该技术亟需完善的方面。
三、结论与建议
总而言之，随着我国工业发展的速度越来越快，变频器在工业领域内的应用也越来越广泛。为了进一步降低变频器在使用过程中故障的发生几率，并提高其运行可靠性，建议加大对变频器故障诊断技术的研究力度，并不断引入新的理论来完善故障诊断技术。只有这样，才能使变频器在实际应用中更加可靠，进而充分发挥出自身的价值和作用，推动我国工业健康稳定发展。
参考文献：
[1]宿大康.变频器检查维护和故障诊断的一般方法[J].山西建筑，2008，（26）.
[2]李焦明.变频调速系统维修工程解析与应用[J].电力自动化设备，2008，（11）.
[3]徐春华，牛继高.基于模糊神经网络的采煤机变频器故障诊断系统[J].煤矿机械，2011，（5）.
[4]于志祥.变频器的正常使用及故障维修[J].工会博览·理论研究，2010，（8）.
关键词：变频器；故障诊断技术；可靠性
中图分类号：TM5文献标识码：A文章编号：1009—0118（2012）11—0278—01
近年来，随着我国工业发展速度的不断加快，对变频器提出了更高的要求。除要求变频器应当具备控制智能化和开关高频化等功能之外，还要求其必须具备足够的可靠性。由于变频调速器属于比较精密的装置，内部构造较为复杂，从而使得各种类型的故障都有可能发生。为了进一步确保变频调速器运行可靠性和稳定性，就必须要有一个功能完善的故障诊断系统作为保障，这对于变频调速器而言是非常重要的。
一、变频器故障诊断的目的和意义
通常情况下，变频调速器中的控制电路以及功率半导体器件是整个装置中最为薄弱的环节，它们的故障发生频率也是最高的，但由于种种原因的影响，使得这一问题始终没能获得有效解决。由于这两大元器件的问题，间接造成了变频调速器在工业领域当中的推广应用受到影响。据相关研究结果表明，在变频调速系统当中，最容易也是故障发生率最高的是驱动系统中的功率变换器。然而，工业驱动在未来一段时期内的主要发展趋势是变频调速系统的广泛应用，如果在应用过程中，功率变换器经常出现故障，势必会导致驱动系统失灵，这样一来必然会对工业生产造成影响，若是故障严重时，甚至会引发重大安全事故。为了进一步提高变频调速系统的运行可靠性，一些设计人员采用了降额设计电路及并联冗余元件或电路等方法。虽然这些方法能够在一定程度上提高变频调速系统的运行可靠性，但是采用这种设计会导致电源成本过高，而且也只能在空间条件允许的场合内使用，在一些空间条件受限的场合内，采用并联冗余元件或是电路设计的方法受到极为严格的限制。为改变这一现状，一些专家学者提出了逆变器容错技术，而该技术的核心问题是逆变器的故障检测和诊断。为此，研究驱动系统中逆变器的故障诊断技术有利于提高逆变器的运行可靠性，进而提高其工作效率。通过以上的分析不难看出，对变频器进行相应的故障诊断是非常必要的，加大变频器故障诊断技术的研究力度具有十分重要的现实意义。
二、变频器故障诊断技术研究与分析
目前，较为常见的变频器故障报警系统基本上采用的都是快速检测电路的工作原理，即通过对电路的快速检测，将变频器与电动机的实际工况反馈给微处理器，然后由处理器根据预先设定好的算法进行处理后，判断变频器及系统是否存在异常，并在此基础上给出相应的控制及报警信号。虽然这种故障检测系统也能检测到变频器的故障，但是其缺陷也是非常明显的，如报警所需的时间较长、无法实现精确报警等等。为了改变这一现状，国内外的专家学者加大了对变频器故障诊断技术的研究力度，并取得了一定成绩。下面本文对变频器故障诊断技术的一些研究进行分析：
（一）基于专家系统的变频器故障诊断技术。
该技术主要是通过在多个不同区域内建立变频器故障诊断的专家系统来实现故障诊断，其工作原理如下：先将变频器的故障部位进行分离，然后判断故障的种类及其严重程度，随后采取相应的解决措施，如隔离、修复或是更新等等。专家系统主要由以下几个部分组成：人机交互系统、知识管理系统、框架网络诊断算法以及虚拟仪器等等。该系统最大的优点是将专家系统与虚拟仪器技术有机地结合到一起，利用专家系统完成智能诊断，并借助虚拟仪器技术实现了各种不同仪器的协作和数据共享，有效地提高故障诊断及故障修复的效率。但是就当前的专家系统而言，因其缺乏容错、联想和自我完善等功能，加之开发一个多功能的专家系统又比较困难，同时借助虚拟仪器技术来实现知识表示以及诊断算法也不太方便。为此，想要使专家系统更加完善，以上问题亟待解决。
（二）基于DSP的故障诊断技术。
该技术主要是通过对整流电路装置正常与故障运行时的电压波形进行分析与归类，再借助预先建立的故障模型实现故障诊断。其工作原理是按照故障的特征值进行相应的诊断定位，然后归纳出实验算法，在利用DSP系统予以实现。经过大量的实验证明该方法可以有效地诊断出变频器故障。因该技术是基于信号处理来实现故障诊断。为此，并不需要诊断对象的精确模型，其优点是适用性强、诊断速度快、灵敏度极高、便于实现。但是该技术也存在一些不足之处，如故障特征值需要按照专家的经验来进行设定，缺乏一种具有通用性和实效性的设定方法。想要使该技术得以推广普及这一问题亟待解决。
（三）基于神经网络的故障诊断技术。
因神经网络控制系统无需对象的数学模型，所以在一些故障类型及信号间逻辑关系难以描述的场合中引入神经网络对故障进行诊断是比较合适的。同时由于变频器本身属于非线性、强耦合的多变量系统，从而使得想要建立精确的数学模型较为困难，而神经网络恰恰能够有效地解决这一问题。通过大量的实践证明，将神经网络应用于变频器的故障诊断当中是可行的，并且效果也比较良好。而神经网络本身存在训练样本获取困难以及网络权值的表现形式不容易理解等缺点，这是该技术亟需完善的方面。
三、结论与建议
总而言之，随着我国工业发展的速度越来越快，变频器在工业领域内的应用也越来越广泛。为了进一步降低变频器在使用过程中故障的发生几率，并提高其运行可靠性，建议加大对变频器故障诊断技术的研究力度，并不断引入新的理论来完善故障诊断技术。只有这样，才能使变频器在实际应用中更加可靠，进而充分发挥出自身的价值和作用，推动我国工业健康稳定发展。
参考文献：
[1]宿大康.变频器检查维护和故障诊断的一般方法[J].山西建筑，2008，（26）.
[2]李焦明.变频调速系统维修工程解析与应用[J].电力自动化设备，2008，（11）.
[3]徐春华，牛继高.基于模糊神经网络的采煤机变频器故障诊断系统[J].煤矿机械，2011，（5）.
[4]于志祥.变频器的正常使用及故障维修[J].工会博览·理论研究，2010，（8）.