[发明专利]无流量传感器的矿用隔爆水冷变频器过热保护方法

说明书

本发明涉及一种无流量传感器的矿用隔爆水冷变频器过热保护方法，包括：利用热仿真技术或热成像实验确定本方法所参考的温度监测点；采用BP神经网络回归方法得到通用预测模型；采用Softmax算法准确区分变频器轻载、重载、满载三种工况类型；根据Softmax算法的分类结果，确定流量预测系数，进行温升换算，代入通用预测模型，实现当前工况及温升下水冷散热器流量的智能预测；实时监测并记录水冷散热器的流量变化，判断系统是否处于安全工作状态。本发明在不使用流量传感器的前提下，具有很强的通用性和智慧性，符合工程实际对简化系统构成，降低系统成本，增强系统可靠性，更适合在井下恶劣环境工作等需求。

技术领域：

本发明涉及无传感器智能预测保护技术领域，尤其涉及一种基于无流量传感器的矿用隔爆水冷变频器过热保护方法。

背景技术：

水冷散热器由于冷却液具有高比热容性能，对热流换系数高，热交换能力强，并且结构紧凑，体积小，成本低，集成度高，广泛应用于大功率矿用隔爆变频器的冷却散热。水冷散热器的性能由外部输入条件决定，需要保证冷却液循环流动的稳定性和足够的冷却液流量，否则将导致整流模块、逆变模块等大功率开关器件结温过高，甚至过热而失效。因此，为保障矿用隔爆变频器安全，目前通行的做法是：在水冷散热器进水口安装流量传感器，实时监测冷却液的流量状态。其存在的问题是：煤矿环境复杂恶劣，流量传感器在长时间工作容易产生机械损坏，易受到电磁干扰和信号失真的影响，且本质安全型流量传感器本身价格昂贵，与之关联的通讯、控制设备繁杂，维护、更换难度大，还存在安标资质失效的问题。因此，依托现有必需温度监测装置，设计一种无传感器的流量预测方法对矿用隔爆变频器进行过热保护，显得尤为必要。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种无流量传感器的矿用隔爆水冷变频器过热保护方法，在不使用流量传感器的前提下，基于统计学习预测算法，根据水冷散热器基板温度及其变化，实现变频器轻载、重载及满载工况条件的自动鉴别以及相应工况条件下水冷散热器流量的智能预测，且适用于矿用隔爆变频器过热保护。

本发明是通过如下技术方案实现的：

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种无流量传感器的矿用隔爆水冷变频器过热保护方法，包括以下步骤：

第一步：以煤矿井下常见的铁材料水冷散热器为例，分别在变频器处于轻载、重载及满载工况时，通以区间为额定流量20％-100％的冷却水，利用热仿真技术或热成像实验观测散热器基板温度分布和瞬态变化，确定本发明所参考的温度监测点；

第二步：采集和处理监测点的温度数据，获得本发明实施所需的特征值，即温度上升时间tr和温升△T。温度上升时间tr为从零时刻到达到温度稳态值的时间，温升△T为温度稳态值高出环境温度的值；

第三步：以温升△T作为流量预测所需的特征值，采用BP神经网络回归方法建立一种“温升—流量”通用预测模型，该模型适用于变频器不同工况条件下水冷散热器的流量预测；

第四步：融合应用多特征值鉴别变频器轻载、重载、满载三类工况条件，以温度上升时间tr和温升△T作为特征值，采用Softmax算法对数据进行训练和分类，可以准确区分三种工况类型；

第五步：定义流量预测系数α，对于轻载工况条件，其流量预测系数为0.35，对于重载工况条件，其流量预测系数为0.65，对于满载工况条件，其流量预测系数为1；

第六步：根据Softmax算法的分类结果，确定变频器的工况条件，进而根据工况条件确定流量预测系数；

第七步：将温升△T乘以本发明第六步所确定的流量预测系数，代入本发明第三步所述的通用预测模型，得到当前工况及温升下水冷散热器的流量；

第八步：实时监测并记录水冷散热器的流量变化，判断变频器系统是否处于安全工作状态，若流量波动和突变剧烈或低于预设阈值，则断开变频器主回路。