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韶山3型電力機車是第二代鐵路國產貨運、客運兩用的干線電力機車，在韶山1型和韶山2型電力機車的基礎上，在1978年聯合株洲電力機車廠和電力機車研究所共同研制了第一臺韶山3型電力機車，機車代號為SS3。韶山3型電力機車的電流制是單相工頻交流，功率在4320千瓦，韶山3型機車是我國電力機車的代表，它的出現對于時展影響十分深刻。就目前情況來看，電力機車的整流電路對于機車的使用和運行有著非常重要的影響。因此，整流裝置的創新和改進勢在必行。對于整流電路存在的故障必須及時的進行診斷，提出科學合理的解決辦法，實現危害的最小化。

1單相串聯3重聯結電路的分析

圖1顯示的情況是韶山3型電力機車中的3重晶閘管的整流橋按一定順序進行控制的電路圖，由于我國的鐵道對于電氣機車的供電模式僅僅為單相供電，因此圖1中所涉及的橋都是單相橋。下圖發生的故障是晶閘管最為常見的故障，具體故障為晶閘管短路、開路和熔斷器燒壞。本文僅僅針對晶閘管開路的狀態下有可能出現的一系列故障進行識別。在診斷故障的時候所選擇的測試點十分重要，經過研究看出，當整流電路發生故障的時候，所輸出的波形信息會體現異常狀態，該電壓中體現了電路出現的故障信息，是重要的測試點，可以有效的診斷故障。通過圖1可以分析出，圖1中所體現的是三個串聯單相橋，故障可能分成三類情況，一種為沒有故障，另一種為一只或兩只出現故障，第三種則為三只晶閘管均存在故障。沒有故障的情況可視作特殊故障；一只出現故障共包含12種可能狀態；兩只發生故障又可劃分為序號相差1、2、3、4、5、6、7各個情況以及序號相差5、8、9、10、12的情況；而假如三只晶閘管發生故障的時候，這個單橋不能繼續工作。進行多重聯結的單相串聯電路實現了對于各個整流橋之中單一的橋的角α的控制，除此之外的其它的橋所處的工作狀態則是需要根據整流電壓的輸出情況進行確定，也存在不進行工作實現橋輸出值為零的直流電壓，或者當α角的值為0°時，這個橋可以輸出最大電壓值。通過這種方法的運用，不僅可以實現輸出電流之中諧波的降低，同時也能夠實現各個橋之中僅存在單一的一組進行控制相位，而其他的各個橋或者處于不工作的狀態，或者位移的因數為1的狀態，最終實現總功率的因數不斷提升的效果。

2單相串聯3重聯結電路的Matlab模型和仿真

依據圖1，在Matlab環境下進行電路聯結，圖2是Matlab環境下單相串聯3重聯結電路仿真圖示，在圖中，PSB工具箱里的模塊為多線變壓器，所輸入的是單相的交流電，其副邊要分別聯結3個單相橋，通過脈沖使得晶閘管發生器被觸發，通過對于觸發時刻的人為設置達到改變觸發角的目的。因為輸出的電壓是測量的一個關鍵點，因此，需要另外進行測量電壓模塊的選擇，通過示波器進行變化的觀察，輔助進行分析。當開始進行仿真的時候，需要用寬脈沖的觸發方法，根據實際的需求，當直流電壓不足最高電壓的三分之一時，對第I組橋α角實行控制，通過對VT23、VT24、VT33、VT34的連續觸發，導通第I組橋，第II、III組橋所輸出的直流電壓值均為零。當沒有故障發生時，脈沖觸發器保持50Hz的頻率，寬度為45°；當晶閘管發生開路故障的時候，并不會發出脈沖信號。RLC的負載參數R=100Ω，L=0.001，C取inf。

3基于BP網絡的故障分析

BP網絡對于信息的存儲以及高速的處理與人類的視覺系統相近，在故障的診斷和處理中十分有效。BP網絡是按照誤差的逆傳播計算方式進行對于多層的前闊網絡訓練，在目前來看，這種模型的應用十分的廣泛。BP網絡能夠通過學習來存貯大量的映射關系，并不需要在使用前描述相關的映射關系方程。這種算法的理論依據十分可靠，所使用的推導過程十分嚴謹，數據的精度較高，同時具備較好的通用性。但是，BP網絡也存在著自身的缺陷性，即這種算法的收斂速度十分慢，易使得結果陷入到局部的極小值，隱層數難以確定，隱層的節點個數也無法確定。因此，在現實的應用中，BP算法難以獨自勝任工作，必須經過不斷的改進和創新。電路中會主要出現這樣的問題：在任意時刻只有一個晶閘管出現問題或兩個晶閘管同時出現問題。應用仿真模擬試驗，建立整流電路的模擬仿真試驗，這個方法被廣泛應用于整個三相全波橋式電路可控制的實踐當中。但存在兩方面的問題，一個是診斷故障的兩只晶閘管只能在一個端上測得的信號，只能通過這個信號來判斷，測量裝置異常復雜；另一方面，在端點的問題判斷上會更加艱難。采用三相整流裝置的故障診斷方案，該方法對噪聲具有判斷性，且具有很好的范化能力和高診斷正確率等，這點已經在仿真實驗中證實了他的優越性，適用于更多的電力機車整流電路。

診斷故障的關鍵是對信號的特征進行提取，故障特征是爭端整流電路故障的關鍵因素，同樣也是故障構造的基礎。其包含著學習和診斷兩個過程，每一個過程有包括對數據的預處理以及特征的提取這兩個部分。診斷故障的過程就是對未知模式使用已經訓練好的網絡進行分析診斷，對未知的模式進行識別。BP網絡在處理信息時所使用的基本原理為：首先輸出信號，再通過隱層點即中間的節點作用給輸出節點，通過非線性的變化，得到輸出信號。訓練中的樣本包含輸入向量以及期望輸出量，輸出值和期望輸出值之間存在偏差，通過對于節點以及隱層節點的調整，使得誤差在梯度方向上降低，通過反復的訓練和學習，使得誤差處于最小值，此時即可以停止訓練。經過這一過程的訓練可以實現對于樣本信息的輸入，自動將誤差值處理到最小，再通過非線性進行信息的轉換。

依據未測電路的波形曲線獲取原始數據，通過對原始數據的分析采集，將原始數據進行映射，獲取樣本空間點，這些數據的類型包括整流電路診斷的故障類型以及位置信息等等。但是，在整體的樣本來看，所得到的特征信息均不是一成不變的，而是呈現一定變化的。就各種診斷故障的辦法來講，通常不能夠將特征信息直接運用到故障分類之中，必須得通過科學合理的變換對電路電壓輸出的故障特征進行提取。對于可控整流電路的故障診斷過程則是把癥狀的空間向量通過映射提取到故障空間，首先要采集整流電路所輸出的電壓信號以得到原始的樣本，接下來要通過相關的預處理對原始樣本進行篩選分析，最終得到診斷故障的向量特征。

作者：黃乃濤 單位：資陽晨工電器有限公司