基于预充电模型与RSNA的直流支撑电容器电容量辨识方法

直流支撑电容器是牵引变流系统的关键器件,也是极易出现故障的电气部件。由于电压、充放电频率、温度等因素的影响,电容器的老化速度加快,其实际寿命与制造商手册中的数据相差很大。因此,有必要对直流支撑电容器状态进行辨识,从而保障列车牵引变流系统安全运行。目前,已有较多学者对电容器状态辨识开展研究。但是,铁路应用中的直流支撑电容器状态辨识噪声问题尚未得到很好的解决。在某些情况下,电压传感器测量噪声与电压纹波分量相近会导致直流支撑电容器状态辨识结果出现较大偏差。针对上述问题,提出一种基于预充电模型与递推随机牛顿法(RSNA)的直流支撑电容器电容量辨识方法。在利用现有电压传感器信号以及不对原有系统进行改动的前提下建立电容器预充电模型,采用RSNA算法对电容量进行参数辨识,可以有效抵御噪声干扰并实现电容量的准确估计。该方法原理简单、计算量小,不需要加装额外传感器,以较低的采样频率即可达到较高的计算精度。同时,该方法不易受信噪比(SNR)与信号偏移等的影响,具有较好的鲁棒性。验证结果表明,该方法在正常情况下的辨识误差可以控制在3%以内,在信噪比为35 dB时仍然可以保持在5%左右,当信号偏移达到±10 V时可以保持在3%左右。