本發(fā)明涉及一種逆變器故障檢測技術(shù)，尤其是涉及一種基于紅外熱成像技術(shù)的多電平逆變器故障診斷方法。

背景技術(shù)：

多電平變換器是一種通過改變變換器自身拓撲結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)高壓大功率輸出的新型變換器，其無需升降壓電路和均壓電路。多電平變換器中最典型的是二極管中點鉗位(neutralpointclamped，npc)三電平逆變器，其主電路如圖1所示。與傳統(tǒng)的兩電平逆變器相比，二極管npc三電平逆變器由于輸出電壓電平數(shù)增加，輸出波形具有更好的諧波頻譜，每個開關(guān)器件所承受的電壓應(yīng)力較小，因此二極管npc三電平逆變器在實際中得到了廣泛的應(yīng)用，比如本溪鋼鐵廠用于軋機上的變頻器、日本700系高速列車、上海磁懸浮列車以及和諧號crh列車等等。但是，由于二極管npc三電平逆變器使用了數(shù)量比較多的開關(guān)器件，因此任何一個開關(guān)器件發(fā)生故障都可能會導(dǎo)致整個電路停止工作，不僅降低了整個電路的工作可靠性，而且有時甚至?xí)绊懙狡渌娐返陌踩斐刹豢晒懒康慕?jīng)濟損失。綜上，如何盡早發(fā)現(xiàn)電路的故障對于提高二極管npc三電平逆變器的工作可靠性具有十分重大的意義。

目前，國內(nèi)外針對二極管npc三電平逆變器的故障診斷問題已開展了不少研究。例如：湯清泉、顏世超、盧松升等人在中國電機工程學(xué)報中提出的《三電平逆變器的功率管開路故障診斷》(2008，28(21)，26-32)，其通過分析三電平逆變器在單個開關(guān)器件開路故障下的電路工作情況及故障表現(xiàn)形式，提出根據(jù)檢測三電平逆變器輸出側(cè)的pwm(pulsewidthmodulation，脈沖寬度調(diào)制)電壓波形和輸出電流極性來診斷開關(guān)器件的開路故障。該方法具有診斷迅速、可靠性高的優(yōu)點，但是其診斷結(jié)果并沒有精確定位到某個開關(guān)器件，而需要再進行人工查找；此外，該方法需要獲取三相輸出pwm電壓波形和三相輸出電流極性作為故障診斷的參數(shù)。

又如：陳丹江、葉銀忠、華容等人在電工技術(shù)學(xué)報中提出的《基于波形實時分析的動車組三電平逆變器故障診斷技術(shù)》(2014，29(6)，106-113)，其通過分析三電平逆變器在單個開關(guān)器件開路故障下的電路工作情況及故障表現(xiàn)形式，提出根據(jù)三電平逆變器的橋臂電壓來診斷開關(guān)器件的開路故障，并提出了一個具有自動診斷功能的故障診斷電路，解決了故障自動診斷的問題。但是，該方法需要獲取三相橋臂電壓和三相參考電壓的極性作為故障診斷的參數(shù)。

又如：陳丹江、葉銀忠等人在電工技術(shù)學(xué)報中提出的《基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三電平逆變器器件開路故障診斷方法》(2013，28(6)，120-126)，其通過采樣每相的上、中、下橋臂電壓，并建立一個具有主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷系統(tǒng)，解決了單個開關(guān)器件開路故障和多個開關(guān)器件同時開路故障的診斷問題。但是，該方法需要獲取每相3個電壓信號，一共9個電壓信號，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)。

再如：mendesams、abadimb、cruzsma等人在ietpowerelectronics(英國工程技術(shù)學(xué)會-電力電子)中提出的faultdiagnosticalgorithmforthree-levelneutralpointclampedacmotordrives,basedontheaveragecurrentpark'svector(基于平均電流帕克矢量的三電平中點鉗位交流電機驅(qū)動器故障診斷策略)(2014，7(5)，1127-1137)，其通過分析電路在正常工作情況下和開關(guān)器件故障情況下三相電流的平均帕克矢量，并計算在不同情況下三相電流的平均帕克矢量的模和角度，從而判斷是哪個“igbt對”出故障，其中逆變器每相橋臂的上兩個igbt為一對，下兩個igbt為另一對；然后利用電機電流的歸一化值的極性來確定一對igbt中的哪一個發(fā)生故障。但是，該方法需要獲取逆變器的三相電流作為故障診斷的參數(shù)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種實現(xiàn)過程簡單的基于紅外熱成像技術(shù)的多電平逆變器故障診斷方法，當(dāng)開關(guān)器件發(fā)生故障時其診斷結(jié)果能夠精確定位到具體的開關(guān)器件，從而能夠有效提高多電平逆變器的工作可靠性，且其無需電壓或電流或電壓和電流作為故障診斷的參數(shù)。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為：一種基于紅外熱成像技術(shù)的多電平逆變器故障診斷方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟①：獲取待故障診斷的二極管npc三電平逆變器在工作時的紅外熱成像圖像，記為sorg；

步驟②：從sorg中截取出包含所有開關(guān)器件的有效矩形部分，作為待處理圖像，并記為sα，其中，sα的寬度為w，且高度為h；

步驟③：對sα進行背景去除處理，得到熱點圖像，記為srgb，其中，srgb中包含有多個熱點區(qū)域，每個熱點區(qū)域?qū)?yīng)待故障診斷的二極管npc三電平逆變器中的一個開關(guān)器件；

步驟④：將srgb轉(zhuǎn)換成灰度圖像，記為sgray，并將sgray中與srgb中的每個熱點區(qū)域?qū)?yīng)的灰度區(qū)域定義為灰度熱點區(qū)域；

步驟⑤：對sgray進行分割處理，得到多幅矩形灰度熱點圖像，將第n幅矩形灰度熱點圖像記為sn，sn中包含一個灰度熱點區(qū)域，其中，1≤n≤n，n表示對sgray進行分割處理得到的矩形灰度熱點圖像的總幅數(shù)；

步驟⑥：提取出每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點，對于sn，sn中的最熱點為sn中像素值最大的像素點；然后將每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點的像素值作為該最熱點的灰度溫度值，將sn中的最熱點的灰度溫度值記為tn,gray；其中，tn,gray∈[0,255]；

步驟⑦：將每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點的灰度溫度值轉(zhuǎn)換為真實溫度值，將sn中的最熱點的真實溫度值記為tn,real；然后計算每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的絕對誤差和相對誤差，將tn,real的絕對誤差和相對誤差對應(yīng)記為δtn和δtn,r；接著對每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值及其絕對誤差和相對誤差進行歸一化處理，得到每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值及其絕對誤差和相對誤差各自的歸一化值，將tn,real、δtn和δtn,r各自的歸一化值對應(yīng)記為tn,real-norm、δtn,norm和δtn,r-norm；其中，tn,real-norm∈[0,1]，δtn,norm∈[0,1]，δtn,r-norm∈[0,1]；

步驟⑧：計算每幅矩形灰度熱點圖像的綜合評價指標(biāo)，將sn的綜合評價指標(biāo)記為fn，fn＝f1×δtn,norm+f2×δtn,r-norm+f3×tn,real-norm；然后根據(jù)每幅矩形灰度熱點圖像的綜合評價指標(biāo)，確定每幅矩形灰度熱點圖像所對應(yīng)的開關(guān)器件是否出現(xiàn)了故障，對于fn，判斷fn是否小于或等于設(shè)定的故障診斷閾值，如果是，則確定sn所對應(yīng)的開關(guān)器件未出現(xiàn)故障；否則，確定sn所對應(yīng)的開關(guān)器件出現(xiàn)了故障；其中，f1為δtn,norm的權(quán)重系數(shù)，f2為δtn,r-norm的權(quán)重系數(shù)，f3為tn,real-norm的權(quán)重系數(shù)，f1+f2+f3＝1。

所述的步驟①中，sorg采用紅外熱成像儀獲取。

所述的步驟③的具體過程為：

步驟③_1、對sα進行初步背景去除處理，得到初步背景去除處理后的圖像，記為sβ，其中，sβ中的像素點的像素值為0或1；

步驟③_2、對sβ進行轉(zhuǎn)換處理，將得到的圖像記為sγ，將sγ中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值記為sγ(x,y)，其中，1≤x≤w,1≤y≤h，sα(x,y)表示sα中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值，sβ(x,y)表示sβ中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值；

步驟③_3、對sγ進行精細背景去除處理，得到精細背景去除處理后的圖像，作為熱點圖像srgb。

所述的步驟③_1中，對sα進行初步背景去除處理采用基于otsu’s統(tǒng)計閾值選擇算法，將sβ中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值記為sβ(x,y)，其中，1≤x≤w,1≤y≤h，sα(x,y)表示sα中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值，t1表示設(shè)定的第一統(tǒng)計閾值。

所述的步驟③_3中，對sγ進行精細背景去除處理采用基于otsu’s統(tǒng)計閾值選擇算法，將srgb中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值記為srgb(x,y)，其中，1≤x≤w,1≤y≤h，t2表示設(shè)定的第二統(tǒng)計閾值。

所述的步驟⑦中，δtn＝tn,real-tref，其中，tmax表示sgray中的最大像素值，tmin表示sgray中的最小像素值，tref表示二極管npc三電平逆變器在正常工作時的參考溫度值。

所述的步驟⑦中，其中，tmin,real表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的最小值，tmin,real＝min(tn,real|1≤n≤n)，tmax,real表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的最大值，tmax,real＝max(tn,real|1≤n≤n)，δtmin表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的絕對誤差的最小值，δtmin＝min(δtn|1≤n≤n)，δtmax表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的絕對誤差的最大值，δtmax＝max(δtn|1≤n≤n)，δtmin,r表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的相對誤差的最小值，δtmin,r＝min(δtn,r|1≤n≤n)，δtmax,r表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的相對誤差的最大值，δtmax,r＝max(δtn,r|1≤n≤n)，min()為取最小值函數(shù)，max()為取最大值函數(shù)。

所述的步驟⑧中，取f1＝0.2、f2＝0.45、f3＝0.35，設(shè)定的故障診斷閾值為0.8。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點在于：

1)本發(fā)明方法利用二極管npc三電平逆變器中的電力電子器件在工作時的發(fā)熱特征，獲取紅外熱成像圖像，然后對紅外熱成像圖像進行截取、背景去除后獲得熱點圖像，接著對熱點圖像轉(zhuǎn)灰度、分割得到多幅矩形灰度熱點圖像，再提取出每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點，并得到最熱點的灰度溫度值，之后將最熱點的灰度溫度值轉(zhuǎn)換為真實溫度值，并通過最熱點的真實溫度值及其絕對誤差和相對誤差的歸一化值來獲取矩形灰度熱點圖像的綜合評價指標(biāo)，最后根據(jù)矩形灰度熱點圖像的綜合評價指標(biāo)來確定所對應(yīng)的開關(guān)器件是否出現(xiàn)了故障；本發(fā)明方法僅采用了紅外熱成像技術(shù)及簡單的操作和運算，無需設(shè)置大量電壓傳感器和電流傳感器提取電壓或電流或電壓和電流作為故障診斷的輸入?yún)?shù)，不僅避免了傳感器的大量使用，從而降低了復(fù)雜程度和成本，而且不會破壞二極管npc三電平逆變器的主電路的結(jié)構(gòu)；本發(fā)明方法根據(jù)開關(guān)器件的溫度來診斷，因此診斷結(jié)果能夠精確定位到具體的開關(guān)器件，從而減少了因故障帶來的損失，有效提高了多電平逆變器的工作可靠性。

2)本發(fā)明方法同時考慮了最熱點的真實溫度值的絕對誤差和相對誤差，因此進一步提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。

3)本發(fā)明方法獲取最熱點的真實溫度值，即采集了開關(guān)器件的溫度，作為反映開關(guān)器件工作狀態(tài)的參數(shù)，由于開關(guān)器件都有一定的使用壽命，在長期的工作過程中，性能會慢慢退化直至出現(xiàn)故障，這個性能退化情況也會反映到開關(guān)器件的工作溫度中，因此，本發(fā)明方法不僅能夠在開關(guān)器件發(fā)生故障后快速檢測到故障的開關(guān)器件，而且能夠?qū)崟r根據(jù)真實溫度值獲知開關(guān)器件的退化情況，即本發(fā)明方法還具有一定的故障預(yù)測功能。

附圖說明

圖1為二極管中點鉗位三電平逆變器的主電路的原理圖；

圖2為本發(fā)明方法的總體實現(xiàn)框圖；

圖3為獲取的待故障診斷的二極管npc三電平逆變器在工作時的紅外熱成像圖像；

圖4a為從圖3中截取出的包含所有開關(guān)器件的有效矩形部分；

圖4b為對圖4a所示的圖像進行初步背景去除處理后得到的圖像；

圖4c為對圖4b所示的圖像進行取反運算，然后與圖4a所示的圖像進行乘法運算得到的結(jié)果；

圖4d為將圖4c中的黑色部分轉(zhuǎn)換成白色得到的圖像；

圖4e為對圖4d所示的圖像進行精細背景去除處理后得到的熱點圖像；

圖5為圖4e轉(zhuǎn)換成的灰度圖像；

圖6a為對圖5所示的圖像進行分割處理得到的其中一幅矩形灰度熱點圖像，其對應(yīng)sa1器件；

圖6b為對圖5所示的圖像進行分割處理得到的另一幅矩形灰度熱點圖像，其對應(yīng)sa2器件；

圖7a為從圖6a中提取出的最熱點，以“+”表示；

圖7b為從圖6b中提取出的最熱點，以“+”表示；

圖8為實驗中sa1器件和sa2器件的溫度曲線示意圖。

具體實施方式

以下結(jié)合附圖實施例對本發(fā)明作進一步詳細描述。

本發(fā)明提出的一種基于紅外熱成像技術(shù)的多電平逆變器故障診斷方法，其總體實現(xiàn)框圖如圖2所示，其包括以下步驟：

步驟①：獲取待故障診斷的二極管npc三電平逆變器在工作時的紅外熱成像圖像，記為sorg。

在此具體實施例中，步驟①中，sorg采用現(xiàn)有的紅外熱成像儀獲取。

步驟②：從sorg中截取出包含所有開關(guān)器件的有效矩形部分，作為待處理圖像，并記為sα，其中，sα的寬度為w，且高度為h。在此，截取部分圖像采用常規(guī)技術(shù)。

步驟③：對sα進行背景去除處理，得到熱點圖像，記為srgb，其中，srgb中包含有多個熱點區(qū)域，每個熱點區(qū)域?qū)?yīng)待故障診斷的二極管npc三電平逆變器中的一個開關(guān)器件。

在本實施例中，srgb中包含有18個熱點區(qū)域，分別對應(yīng)于圖1所示的主電路中的da5器件、da6器件、sa1與da1構(gòu)成的器件、sa2與da2構(gòu)成的器件、sa3與da3構(gòu)成的器件、sa4與da4構(gòu)成的器件、db5器件、db6器件、sb1與db1構(gòu)成的器件、sb2與db2構(gòu)成的器件、sb3與db3構(gòu)成的器件、sb4與db4構(gòu)成的器件、dc5器件、dc6器件、sc1與dc1構(gòu)成的器件、sc2與dc2構(gòu)成的器件、sc3與dc3構(gòu)成的器件、sc4與dc4構(gòu)成的器件。

在此具體實施例中，步驟③的具體過程為：

步驟③_1、對sα進行初步背景去除處理，得到初步背景去除處理后的圖像，記為sβ，其中，sβ中的像素點的像素值為0或1。

所述的步驟③_1中，對sα進行初步背景去除處理采用現(xiàn)有的基于otsu’s統(tǒng)計閾值選擇算法，將sβ中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值記為sβ(x,y)，其中，1≤x≤w,1≤y≤h，sα(x,y)表示sα中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值，t1表示設(shè)定的第一統(tǒng)計閾值，在本實施例中取t1＝0.5412。

步驟③_2、對sβ進行轉(zhuǎn)換處理，將得到的圖像記為sγ，將sγ中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值記為sγ(x,y)，其中，1≤x≤w,1≤y≤h，sα(x,y)表示sα中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值，sβ(x,y)表示sβ中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值。

步驟③_3、對sγ進行精細背景去除處理，得到精細背景去除處理后的圖像，作為熱點圖像srgb。

所述的步驟③_3中，對sγ進行精細背景去除處理采用現(xiàn)有的基于otsu’s統(tǒng)計閾值選擇算法，將srgb中坐標(biāo)位置為(x,y)的像素點的像素值記為srgb(x,y)，其中，1≤x≤w,1≤y≤h，t2表示設(shè)定的第二統(tǒng)計閾值，在本實施例中取t2＝0.9700。

步驟④：將srgb轉(zhuǎn)換成灰度圖像，記為sgray，并將sgray中與srgb中的每個熱點區(qū)域?qū)?yīng)的灰度區(qū)域定義為灰度熱點區(qū)域。

步驟⑤：對sgray進行分割處理，得到多幅矩形灰度熱點圖像，將第n幅矩形灰度熱點圖像記為sn，sn中包含一個灰度熱點區(qū)域，且灰度熱點區(qū)域位于sn的中間位置上，其中，1≤n≤n，n表示對sgray進行分割處理得到的矩形灰度熱點圖像的總幅數(shù)，在本實施例中n＝18。在此，對sgray進行分割處理采用常規(guī)的分割技術(shù)。

步驟⑥：提取出每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點，對于sn，sn中的最熱點為sn中像素值最大的像素點；然后將每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點的像素值作為該最熱點的灰度溫度值，將sn中的最熱點的灰度溫度值記為tn,gray；其中，tn,gray∈[0,255]。

步驟⑦：由于每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點的灰度溫度值并不是真實溫度值，因此需將灰度溫度值轉(zhuǎn)換為真實溫度值，將每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點的灰度溫度值轉(zhuǎn)換為真實溫度值，將sn中的最熱點的真實溫度值記為tn,real；然后計算每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的絕對誤差和相對誤差，將tn,real的絕對誤差和相對誤差對應(yīng)記為δtn和δtn,r；接著對每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值及其絕對誤差和相對誤差進行歸一化處理，得到每幅矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值及其絕對誤差和相對誤差各自的歸一化值，將tn,real、δtn和δtn,r各自的歸一化值對應(yīng)記為tn,real-norm、δtn,norm和δtn,r-norm；其中，tn,real-norm∈[0,1]，δtn,norm∈[0,1]，δtn,r-norm∈[0,1]。

在此，由于絕對誤差往往會受到外界環(huán)境的影響，如果只采用絕對誤差作為故障診斷的依據(jù)，則可能會有比較大的診斷誤差，因此本發(fā)明還引入了相對誤差。

在此具體實施例中，步驟⑦中，δtn＝tn,real-tref，其中，tmax表示sgray中的最大像素值，tmin表示sgray中的最小像素值，tref表示二極管npc三電平逆變器在正常工作時的參考溫度值，在本實施例中取tref為60攝氏度。

在此具體實施例中，步驟⑦中，其中，tmin,real表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的最小值，tmin,real＝min(tn,real|1≤n≤n)，tmax,real表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的最大值，tmax,real＝max(tn,real|1≤n≤n)，δtmin表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的絕對誤差的最小值，δtmin＝min(δtn|1≤n≤n)，δtmax表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的絕對誤差的最大值，δtmax＝max(δtn|1≤n≤n)，δtmin,r表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的相對誤差的最小值，δtmin,r＝min(δtn,r|1≤n≤n)，δtmax,r表示所有矩形灰度熱點圖像中的最熱點的真實溫度值的相對誤差的最大值，δtmax,r＝max(δtn,r|1≤n≤n)，min()為取最小值函數(shù)，max()為取最大值函數(shù)。

步驟⑧：計算每幅矩形灰度熱點圖像的綜合評價指標(biāo)，將sn的綜合評價指標(biāo)記為fn，fn＝f1×δtn,norm+f2×δtn,r-norm+f3×tn,real-norm；然后根據(jù)每幅矩形灰度熱點圖像的綜合評價指標(biāo)，確定每幅矩形灰度熱點圖像所對應(yīng)的開關(guān)器件是否出現(xiàn)了故障，對于fn，判斷fn是否小于或等于設(shè)定的故障診斷閾值，如果是，則確定sn所對應(yīng)的開關(guān)器件未出現(xiàn)故障；否則，確定sn所對應(yīng)的開關(guān)器件出現(xiàn)了故障；其中，f1為δtn,norm的權(quán)重系數(shù)，f2為δtn,r-norm的權(quán)重系數(shù)，f3為tn,real-norm的權(quán)重系數(shù)，f1+f2+f3＝1。

在此具體實施例中，步驟⑧中，取f1＝0.2、f2＝0.45、f3＝0.35，設(shè)定的故障診斷閾值為0.8。

在實驗中，可在原本正常工作的二極管npc三電平逆變器的主電路中加入單個開關(guān)器件故障，這個故障人為加入，來模擬實際中二極管npc三電平逆變器的主電路發(fā)生的故障。

圖3給出了獲取的待故障診斷的二極管npc三電平逆變器在工作時的紅外熱成像圖像。由于二極管npc三電平逆變器中的開關(guān)器件位置的布置接近于其主電路的原理圖，因此可以從紅外熱成像圖像中明顯地看出工作中溫度高于環(huán)境溫度的開關(guān)器件，例如，主電路的原理圖(如圖1所示)中的sa1、sa2、sa3、sa4這4個a相的igbt，對應(yīng)在紅外熱成像圖像中的位置如圖3中箭頭所指。

圖4a給出了從圖3中截取出的包含所有開關(guān)器件的有效矩形部分。圖4b給出了對圖4a所示的圖像進行初步背景去除處理后得到的圖像。上述對sβ進行轉(zhuǎn)換處理實質(zhì)上是先對sβ進行取反運算，然后與sα進行乘法(像素點的像素值之間相乘)運算，再將得到的結(jié)果中的黑色部分轉(zhuǎn)換成白色得到sγ；圖4c給出了對圖4b所示的圖像進行取反運算，然后與圖4a所示的圖像進行乘法運算得到的結(jié)果；圖4d給出了將圖4c中的黑色部分轉(zhuǎn)換成白色得到的圖像。圖4e給出了對圖4d所示的圖像進行精細背景去除處理后得到的熱點圖像。圖5給出了圖4e轉(zhuǎn)換成的灰度圖像。圖6a給出了對圖5所示的圖像進行分割處理得到的其中一幅矩形灰度熱點圖像，其對應(yīng)sa1器件；圖6b給出了對圖5所示的圖像進行分割處理得到的另一幅矩形灰度熱點圖像，其對應(yīng)sa2器件。圖7a給出了從圖6a中提取出的最熱點，以“+”表示；圖7b給出了從圖6b中提取出的最熱點，以“+”表示。

為了進一步說明本發(fā)明方法的可行性和有效性，對本發(fā)明方法進行實驗驗證。

在熱仿真軟件flotherm中建立二極管npc三電平逆變器的熱模型，得到sa1器件和sa2器件的溫度曲線，如圖8所示。圖8中0～80秒是電路初始化到穩(wěn)定的過程，在105秒設(shè)置sa1器件發(fā)生故障，如圖8中區(qū)域“a”所示，在135秒設(shè)置sa2器件發(fā)生故障，如圖8中區(qū)域“b”所示。

利用本發(fā)明方法，獲得的a相4個igbt即sa1、sa2、sa3、sa4的真實溫度值如表1所示，在表1中，外界環(huán)境溫度設(shè)置為25℃。

表1a相的igbt在正常和故障狀態(tài)下的真實溫度值(環(huán)境溫度為25℃)

改變外部環(huán)境溫度，以及器件故障程度，采用本發(fā)明方法進行多次驗證，例如，表2所示為外界環(huán)境溫度設(shè)置為35℃時，sa3和sa4發(fā)生故障時的真實溫度值。

表2a相的igbt在正常和故障狀態(tài)下的真實溫度值(環(huán)境溫度為35℃)

一共獲取130幅二極管npc三電平逆變器在工作時的紅外熱成像圖像，其中10幅為正常工作情況(即無故障)下的紅外熱成像圖像，120幅為每個igbt在不同的外界環(huán)境溫度和故障程度下的紅外熱成像圖像(二極管npc三電平逆變器一共有12個igbt，每個igbt對應(yīng)10幅紅外熱成像圖像)，最終得到正確診斷結(jié)果的幅數(shù)為121幅，故障診斷精度為93.1％，足以說明本發(fā)明方法具有較高的故障診斷精度。