基于数字孪生技术的舰艇电力电子器件健康管理方法

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2020年9月，受美国海军研究署资助，美国南卡罗莱纳大学研究团队提出利用数字孪生技术实现舰艇电力电子变换器的实时健康管理，并在半实物仿真条件下进行了有效性验证。这种方法可对舰艇中复杂的电力电子变换器进行状态监测与在线故障诊断，降低电力系统维护成本、延长系统寿命。

数字孪生（Digital Twin）概念采用数字化技术构建实体的多维、多时空、高保真、高精度的动态演化模型来模拟实体在真实工作环境中的行为，具有数字化、实时交互等特点，可广泛应用于工业产品的设计、生产与健康管理。该概念最早由美国密歇根大学于2003 年提出，目前主要应用于航空航天、工业自动化等领域。

图1 数字孪生技术应用

舰艇电力电子变换器主要包括变流器、变频器等，工作时间普遍较长、运行工况复杂。传统的运维方式是当电力电子变换器出现故障时，才对故障设备进行维修与更换。此方式是一种事故后的反应性措施，无法避免事故所导致的重大损失。

图2 西门子公司舰用变频器

随着可靠性理论的发展，维护人员开始对电力电子设备采取定期巡检和定期更换的预防性维护措施，将功能完备的电力电子器件定期更换，这种维护方式效率低，成本高、存在浪费现象。随着人工智能、半导体、大数据、数字孪生、传感器等先进技术的发展，电力电子变换器的故障预测与健康管理概念应运而生。电力电子变换器的健康管理是一项人工智能、电气、计算机等多学科交叉技术，利用先进传感器获取电力电子变换器的状态参数（电流、电压、器件结温、电机转速等），通过信号处理、模型分析或神经网络等方法对电力电子器件运行状态进行在线评估，在必要时可根据评估结果对运行状态进行实时调整，防止器件失效，延长器件的使用寿命。

南卡罗莱纳大学研究团队提出利用数字孪生技术实现电力电子变换器系统的健康管理。这种方法构建了数字孪生概率模型，通过监视器比较电力电子变换器状态参数的测量值和模型给出的期望值，最后由控制器作出异常状态预警。

数字孪生概率模型考虑了电力电子变换器实际运行过程中随机因素（电磁干扰、器件热效应、制造缺陷、负载波动、传感器噪声等）带来的不确定性影响，可通过模型训练和定期更新给出电力电子变换器状态参数的期望值。该模型采用广义多项式混沌展开方法构建。

监视器用于评估电力电子变换器的运行状态，监测系统异常行为，主要由阈值计算器和数字孪生比较器两部分构成。阈值计算器读取概率模型的期望值，并输出状态参数的阈值。数字孪生比较器通过比较状态参数测量值和阈值，判定电力电子变换器的状态。

图3 不同层级控制与模型

研究人员将模型算法集成至可编程逻辑阵列（FPGA）硬件，建立了半实物仿真平台，对常见的三相逆变电路进行了验证，考虑了测量值符合或偏离期望值、功率不平衡、电流扰动等工况。三相逆变电路的电压环采用PI 控制器，电流环采用模型预测控制器，其中电流控制器的采样周期为300微秒，电压控制器、监视器和概率模型的采样周期均为1.2毫秒。

基于数字孪生技术的舰艇电力电子器件健康管理方法可对电力电子设备进行实时状态监测，在系统发生故障之前做出有效预测，并对不安全行为做出快速反应，从而有效提高电力电子变换器的设备完备率与维护效率，降低系统的维护成本，延长器件的使用寿命。研究人员表示，这种方法在实际应用中仍应考虑高精度信息采集、数字模型简化、老化与失效机理等问题。