【学术论文】基于故障字典法的交流充电桩故障检测

摘要:

为了检测和诊断电动汽车交流充电桩可能出现的故障,结合充电桩内电气元器件的特性,分析了交流充电桩的主要故障类型,通过提取交流充电桩内主回路的相关电特征量,并运用故障字典法对故障进行检测。随后建立实验平台,模拟各类故障发生,验证故障字典法对于交流充电桩故障检测的有效性。结果表明,故障字典法对于检测交流充电桩内可能发生的典型故障具有很好的诊断能力。

0 引言

现如今,传统燃油汽车由于石油消耗大、尾气排放严重等问题,对世界能源与环境带来诸多负面影响[1]。在这样的背景下,各国政府将节能环保作为汽车工业发展的重要方向。电动汽车以电能为动力,用电机驱动,运行过程更加环保,因此受到越来越多的关注[2-3]。

充电设备是为电动汽车充电的配套设施,也是电动汽车产业链上的重要一环[4]。交流充电桩是使用最为广泛的充电设备,保证设备的运行安全、及时预警及检测设备故障,是十分值得探讨的问题。

1 交流充电桩故障模式分析

交流充电桩是为具有车载充电机的电动汽车提供人机交互操作界面及交流充电接口,并具备测控保护功能的专用装置[5],交流充电桩的主回路由于直接受到电流电压应力的影响,成为交流充电桩内故障的高发地。主回路通常包括断路器、继电器、充电接口、电能表以及电缆线等,结合这些电力元器件以及充电桩充电的具体特性,通常将交流充电桩的电路故障划分为软故障和硬故障两大类[6]。

硬故障是指一些大的变动性故障,例如短路、开路、元件损坏等。这些故障可导致整个电路失效,甚至使原系统被破坏[7]。软故障通常称作渐变性故障,主要由于元器件长期工作老化致使其参数超出容差范围所引起。一般情况下,发生软故障后系统还可继续运行,但工作效率受到极大影响,长此以往将导致系统出现更为严重的故障[8]。

1.1 硬故障模式分析

漏电与短路都是交流充电桩主回路极易发生的硬故障类型,一旦有漏电或者短路故障发生,交流充电桩将无法正常工作。

发生漏电故障及短路故障时主回路中电压电流特征曲线如图1所示,图中曲线1为电压曲线,曲线2为电流曲线。

实际情况下,由于交流充电桩主回路中存在漏电保护器以及断路器,无论发生短路故障还是漏电故障,主回路最终的电压电流均下降至0。不同的是,由于漏电保护的动作电流非常小,通常在几十毫安以内,因此漏电故障发生时主回路的电压电流曲线比较平稳,不会发生剧变;而短路保护动作时间与短路电流大小密切相关,短路故障发生时主回路的电流会先急剧增大,之后断路器动作,切断主回路,此时主回路的电压电流都迅速降至0。所以,相比于漏电故障,短路故障在主回路中电流的变化率更大。

1.2 软故障模式分析

交流充电桩内软故障常见于电磁继电器这类开关器件。电磁继电器在寿命周期内将受到热、振动、化学等多种应力的共同影响,其内部的各部件会发生一定程度的老化,继电器的性能也会逐渐退化,直至失效[9]。继电器触点的故障率是最高的,触点故障是导致继电器失效的最主要原因[10]。常见的触点接触失效现象和原因如表1所示。

分析表1,将继电器触点接触故障分为两类。第一类包含触点粘接、线圈短路、线圈断路,其会使继电器无法正常通断。但是通常这类故障多呈现偶发性,并随着老化过程故障发生的概率会逐渐增加,因此仍将这类故障归为软故障的范畴,称这类故障为继电器直接失效故障。第二类包含接触不良、触点抖动、灵敏度差,这类故障使得继电器的通断性能下降,此称为间接失效故障[11]。

1.2.1 直接失效分析

继电器直接失效故障有两种情况,为开通失效和关断失效。当继电器控制信号与继电器实际通断情况不符,即继电器无法正确开断时,则其发生了直接失效故障,这也是判断继电器直接失效故障的依据。

1.2.2 间接失效分析

继电器间接失效故障通常影响继电器的开通时间或关断时间,将继电器开通或者关断时间超过容差范围视为单次间接失效发生,为了避免系统不稳定造成的对于继电器间接失效故障的误判,以累计6次间接失效故障或者连续两次间接失效故障作为间接失效故障判据。

在某型继电器中随机选取10只合格产品并编号,在额定电流下进行继电器老化实验,使用350 MHz的示波器观察继电器的输入输出电压及流经继电器的电流波形。当读取到的电流电压波形数据符合间接失效故障判据时,记录继电器吸合、关断的时间。实验结果如表2所示。

由表2可以看出,继电器在老化过程中,关断时间会显著增加,而吸合时间则变化不大。以2号继电器为例,通过示波器观察继电器老化过程中的关断波形,如图2所示,并分析继电器关断波形特征。

实验开始阶段,充电波形比较理想,继电器性能良好。当继电器通断2万次后,继电器关断波形抖动加剧,关断时间变长。当实验进行到3万多次时,继电器发生了间接失效,继电器关断波形的抖动进一步加剧,关断时间也增长。此后继续进行老化试验,5 min后继电器出现直接失效。通常情况下,继电器随着开关次数的增加,其性能会不断劣化,间接失效故障与直接失效故障会相继出现。

综上所述,如果将继电器状态信息、继电器输入输出电压、流经电流以及继电器动作时间作为故障参数,通过比较各特征参数的变化,可以判断继电器发生何种故障。同时,由于继电器的故障属于渐发性故障,对继电器关断时间进行检测,也可以用于对继电器进行故障预警。

2 故障字典

故障字典法是一种基于定性经验的故障诊断方法[12]。通过提取不同故障情况下的电路特征量(例如电压、电流、幅频特性等),并且将提取出来的数据整理成与故障相对应的字典,一旦电路设备发生故障,将实际测得的数据与故障字典保存的数据进行比对,从而迅速找到出现故障的位置以及相对应的元器件。

建立故障字典首先要确定故障的状态集,即明确在交流充电桩中可能出现的异常状态或者故障类型。通过上节分析,交流充电桩的常见故障主要包括漏电、短路、过流、欠压、继电器直接失效和继电器间接失效,如表3所示。

随后进行故障现象集划分,根据相关理论或者实验明确每种故障现象所包含的所有故障类型。划分过程以主回路中继电器输入输出节点作为测试节点并选择继电器输入输出电压电流有效值变化量的绝对值、电路状态切换时间和继电器状态信息作为故障参数,如表4所示。

表4中

分别表示故障发生前后继电器输入、输出电压和流经继电器电流有效值之差的绝对值,toff为发生故障时继电器的关断时间,S参量状态0/1表示继电器应处于关断/开通状态。参数范围均是在主回路输入幅值为50 V、频率为50 Hz的正弦交流信号,且负载为10 Ω的大功率电阻的情况下所选取的经验值。

最后,将所有故障类型的故障代码进行总结,形成故障字典,如表5所示。

从表5可以得知,故障字典中不同类型的故障其故障代码唯一,只要确定故障代码,就可以确定对应的唯一的故障类型。

3 实验验证

为验证故障字典对于交流充电桩故障检测的有效性,设计实验平台模拟交流充电桩主回路的工作状态,并使用电流电压传感器和单片机组成数据采集模块分别对模拟主回路的电流以及继电器输入输出电压进行实时采集,采集的数据无线传输至上位机。

实验时输入有效值为50 V的交流电作为激励信号,并联4只40 Ω、500 W的大功率波纹电阻作为负载。设置单片机内A/D采样频率为5 kHz,则一个周期内单片机采集100个数据,电压信号采样范围为交流有效值0~100 V,电流信号采样范围为交流有效值0~10 A。分别在实验平台模拟漏电故障和继电器故障。

3.1 漏电故障验证

使用断路器自带的漏电测试开关对主回路进行漏电故障验证。实验数据如表6所示。

由表6可以得知所建立的故障字典对漏电故障具有较好的识别能力。

3.2 继电器故障验证

在某型继电器中重新选取5只良品并编号,首先对继电器进行老化试验,当继电器发生单次间接失效时,停止老化实验,使继电器开通10 min,随后断开一次并重复这一过程,以此模拟充电桩的实际充电过程。连续用示波器观测继电器关断时间并采集继电器关断时间,当满足间接失效故障判据时,通过远程监控平台验证间接失效的故障代码。然后继续进行继电器老化试验,直至继电器出现粘接失效。当继电器出现粘接失效时,再次进行模拟充电实验,通过远程监控平台验证粘接失效的故障代码。继电器老化实验数据如表7所示。

由表7可以得知,通过读取示波器中的相关特征量,可以正确有效地诊断出继电器发生的故障,这证明了建立的故障字典对于交流充电桩内继电器故障诊断的有效性。在实验平台所采集的数据对于交流充电桩的硬故障以及交流充电桩内继电器的直接失效故障具有很好的诊断正确率,但对于交流充电桩继电器的间接失效故障存在误诊断,这是由于无线传输的过程存在高达几百毫秒的延时,且单片机模块对每路传感器的数据采集不连续造成的。

4 结论

本文对交流充电桩内主要的故障模式及故障原因进行分析,通过提取相关电特征量,建立故障字典对故障进行检测。实验证明,运用故障字典,对交流充电桩内的各类软、硬故障的检测可以达到较高的检测正确率,这验证了故障字典法在交流充电桩故障检测方面的可行性和有效性,对于充电桩的实际故障排查有很大的实际意义。

参考文献

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[2] 宋旭东,徐智,郑丹.V2G模式下电动汽车平抑负荷波动的优化策略[J].陕西电力,2012,40(9):24-27.

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[4] 鲁莽,周小兵,张维.国内外电动汽车充电设施发展状况研究[J].华中电力,2010,23(5):16-20.

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[9] 王淑娟,余琼,翟国富.电磁继电器接触失效机理判别方法[J].电工技术学报,2010,25(8):38-44.

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[11] 王稚惠.密封电磁继电器的可靠性及触点粘结失效分析[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2007.

[12] 掌孝政.故障字典法在模拟电路中的应用[D].成都:电子科技大学,2013.

作者信息:

金  勇1,梁立新1,刘廷章2,邢  琛2

(1.上海国际汽车城(集团)有限公司,上海201805;2.上海大学 上海市电站自动化技术重点实验室,上海200072)

 

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