基于电压波形的开关电源故障实时监测方法

一、引言

开关电源凭借体积小、效率高、重量轻等优势，在通信、计算机等多领域广泛应用，但复杂工作环境与精密电路结构，使其元器件易老化损坏，引发故障，不仅导致设备停运，还可能造成安全事故与经济损失。现有基于硬件电路、软件算法及智能技术的故障监测方法，分别存在成本高、依赖精确模型、样本获取难等局限。而电压波形能直观反映开关电源运行状态，故障时其幅值、频率等特征显著改变，因此本文提出基于电压波形的实时监测方法，通过采集、分析波形提取故障特征，以实现快速准确诊断。

二、开关电源故障类型及电压波形特征分析

（一）开关电源常见故障类型

开关电源常见的故障类型包括功率器件故障、电容故障、电感故障、控制电路故障等。功率器件（如开关管）在长期工作过程中，可能因过热、过压、过流等原因导致损坏，进而影响开关电源的正常工作；电容作为开关电源中的重要储能元件，容易出现老化、漏电、短路等故障；电感故障主要表现为电感值变化、线圈短路等；控制电路故障则可能导致开关电源的输出电压不稳定、无法正常启动等问题 。[1]

（二）故障状态下的电压波形特征

不同类型的故障会使开关电源的电压波形呈现出不同的特征。当功率器件发生故障时，如开关管开路，电压波形会出现异常的尖峰或缺失部分波形，输出电压的幅值和稳定性也会受到影响；电容短路故障会导致电压波形的纹波增大，且可能出现周期性的电压波动；电感故障会使电压波形的上升和下降沿发生畸变，频率特性也会发生改变；控制电路故障则可能使电压波形失去原有的规律性，输出电压出现大幅度波动 。通过对这些电压波形特征的分析和研究，可以为故障诊断提供重要依据。

三、基于电压波形的开关电源故障实时监测方法

（一）数据采集

数据采集是故障监测的基础环节。采用高精度电压传感器对开关电源的输入电压、输出电压以及关键节点电压进行实时采集，确保采集到的电压信号能够准确反映开关电源的运行状态。为了满足实时监测的需求，选择具有高速采样率和高分辨率的模数转换器（ADC），将模拟电压信号转换为数字信号，并通过数据采集卡传输到计算机进行后续处理 。同时，为了减少外界干扰对采集信号的影响，对数据采集系统进行良好的屏蔽和接地处理。[2]

（二）电压波形预处理

采集到的原始电压波形信号往往包含噪声和干扰，需要进行预处理以提高信号质量。首先，采用数字滤波技术对原始信号进行滤波处理，去除高频噪声和低频漂移。常用的数字滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，根据实际需求选择合适的滤波器类型和参数 。其次，对滤波后的信号进行归一化处理，将信号的幅值映射到特定的区间内，便于后续的特征提取和分析。此外，为了保证数据的一致性和可比性，对电压波形进行时间同步处理，确保不同时刻采集到的信号具有准确的时间对应关系。

（三）特征提取

特征提取是故障诊断的关键步骤，其目的是从预处理后的电压波形中提取能够有效表征故障类型的特征参数。本文采用多种特征提取方法相结合的方式，包括时域特征提取、频域特征提取和时频域特征提取。

在时域分析中，提取电压波形的均值、方差、峰值、上升时间、下降时间等特征参数。这些参数能够反映电压波形的基本形态和变化趋势，对于一些简单故障的诊断具有重要意义 。例如，均值可以反映电压的平均水平，方差则体现了电压波动的程度。

在频域分析中，利用快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域信号，提取信号的频谱特征，如主频、谐波分量等。通过分析频谱特征，可以了解电压波形中不同频率成分的分布情况，发现故障引起的频率变化 。[3] 例如，当电感发生故障时，其频率特性会发生改变，通过频谱分析可以检测到这种变化。

在时频域分析中，采用小波变换等方法对电压波形进行时频分析，获取信号在不同时间和频率上的能量分布情况。小波变换能够同时在时域和频域对信号进行分析，具有良好的时频局部化特性，适用于分析非平稳信号 。通过时频分析，可以更清晰地观察到故障发生时电压波形的时频特征变化，提高故障诊断的准确性。

（四）故障诊断算法

为了实现对开关电源故障的准确诊断，本文采用支持向量机（SVM）作为故障诊断算法。SVM 是一种基于统计学习理论的分类算法，具有良好的泛化能力和较高的分类准确率，适用于小样本、非线性分类问题 。

首先，将提取到的特征参数作为 SVM 的输入样本，对样本进行标记，确定其对应的故障类型。然后，利用训练样本对SVM 进行训练，通过优化算法寻找最优分类超平面，建立故障诊断模型。在实际应用中，将待诊断的电压波形特征参数输入到训练好的 SVM 模型中，模型输出对应的故障类型，实现对开关电源故障的快速诊断 。

四、实验设计与结果分析

（一）实验平台搭建

为了验证基于电压波形的开关电源故障实时监测方法的有效性，搭建了开关电源故障实验平台。该平台主要包括开关电源模块、电压信号采集模块、数据处理与分析模块等 。开关电源模块采用常见的反激式开关电源，通过人为设置不同类型的故障，如开关管开路、电容短路、电感故障等；电压信号采集模块使用高精度电压传感器和高速 ADC 对开关电源的电压信号进行采集；数据处理与分析模块基于MATLAB 软件平台，实现对采集数据的预处理、特征提取和故障诊断。

（二）实验结果分析

在实验阶段，模拟开关电源正常运行及功率器件、电容、电感等多种故障状态，采集对应电压波形数据。经预处理与特征提取后，将数据输入 SVM 故障诊断模型。结果显示，该方法故障诊断准确率超 95% ，其中功率器件、电容、电感故障诊断准确率分别达 96.5% 、94.8% 、 95.2% ，诊断全程仅需约0.1 秒，满足实时监测需求。且在不同负载、输入电压工况下，该方法适应性与稳定性良好。

五、结论

本文提出了一种基于电压波形的开关电源故障实时监测方法，通过对开关电源电压波形的采集、预处理、特征提取和故障诊断，实现了对开关电源故障的快速、准确识别。实验结果表明，该方法具有较高的故障诊断准确率和较快的诊断速度，能够满足开关电源实时监测的需求。与传统的故障监测方法相比，该方法具有无需精确系统模型、抗干扰能力强、适应性好等优点。

然而，本文的研究仍存在一定的局限性。在实际应用中，开关电源的故障类型和故障原因更加复杂多样，未来需要进一步扩大故障样本库，优化特征提取方法和故障诊断算法，提高对复杂故障的诊断能力。同时，还可以将该方法与其他监测技术相结合，实现对开关电源故障的多维度监测和诊断，为开关电源的可靠运行提供更全面的保障。

参考文献

[1] 黄福全 , 晋龙兴 , 卢正飞 , 孔德深 , 张安龙 , 段俊欢 , 叶欣 . 基于电压波形的开关电源故障实时监测方法 [J]. 电子器件 ,2025,48(1):148-154.

[2] 祝洲杰 , 杨金林 , 毛鹏峰 . 基于累加式实时串并联变换算法的机械故障声学监测方法 [J]. 机电工程 ,2024,41(2):364-370.

[3] 唐圣学 , 谭立强 , 李从宏 , 严金晶 ,Muhammad Ehtsham Akram,赵金泽 . 反激式开关电源故障非侵入式 AI 诊断方法研究 [J]. 电子测量与仪器学报 ,2024,38(9):212-222.