1.本技术涉及电力电子器件的可靠性评估技术领域，具体涉及一种驱动信号提取和结温估算方法、装置及系统。
背景技术：2.随着未来高速列车的不断发展，列车将面临更加多变的工况以及运行环境，由绝缘栅双极型晶体管(insulate-gate bipolar transistor，igbt)组成的牵引变流器长期处于多变、恶劣的运行工况下，其关键部件igbt的可靠性受到极大挑战。相关的工业统计表明：igbt的故障占整个变流器系统故障的25％以上且目前公认为温度是影响igbt可靠性的关键因素。列车用的大功率igbt模块属于焊接型封装，其内部的连接由不同热膨胀系数的材料堆叠而成这使得模块在受到温度变化作用时，不同材料层间发生挤压或拉伸，引起剪切应力和弯曲变形，致使键合线脱落以及焊料层出现空洞，最终导致模块发生失效。igbt结温可用于反应芯片以及模块封装整体的热应力情况，是评估器件运行状态的有效参数。目前基于损耗计算和热网络的结温估算方法得到了广泛的应用，但针对于牵引变流器系统，由于列车现有传感器数量的限制，只能测得变流器的一些外部信号，而用于损耗计算的一些关键信息，例如igbt驱动信号，无法直接获取，因此这些方法难以在列车变流器中得到应用。如何基于列车现有的传感器信息准确估算变流器igbt的结温，仍需一种可行的方法。
技术实现要素：3.本技术目的在于提供一种驱动信号提取和结温估算方法、装置及系统，通过粒子群算法进行整流器外部参数辨识，进而准确提取igbt驱动信号的方法，予以解决现有整流器中igbt模块驱动信号与结温无法有效获取的问题。
4.为达上述目的，本技术所提供的驱动信号提取方法，适用于牵引变流器，所述方法包含：通过牵引整流器获取外部参量网侧电压、网侧电流以及直流侧电压；根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压通过粒子群算法计算出外部电路的杂散电感和杂散电阻；将所述杂散电感和所述杂散电阻代入网侧闭合回路结合基尔霍夫电压定律计算出四象限输入电压；根据所述四象限输入电压通过对变流器的调制策略进行分析获得中整流器中每个igbt模块的驱动信号。
5.在上述驱动信号提取方法中，可选的，根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压通过粒子群算法计算出外部电路的杂散电感和杂散电阻包含：根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压构建适应度函数；通过粒子群算法对所述适应度函数进行寻优计算获得最优估算的杂散电感和杂散电阻。
6.在上述驱动信号提取方法中，可选的，通过粒子群算法对所述适应度函数进行寻优计算获得最优估算的杂散电感和杂散电阻还包含：根据预设粒子信息和预设系数更新粒子群算法中的惯性系数；根据所述惯性系数限制粒子算法中每个粒子的位置和速度；根据限制位置和速度后的粒子算法进行寻优计算获得最优估算的杂散电感和杂散电阻。
7.在上述驱动信号提取方法中，可选的，将所述杂散电感和所述杂散电阻代入网侧闭合回路结合基尔霍夫电压定律计算出四象限输入电压包含：
8.通过以下公式获得四象限输入电压：
[0009][0010]
在上式中，l为杂散电感，r为杂散电阻，u
ab
为四象限输入电压，is为网侧电流。
[0011]
在上述驱动信号提取方法中，可选的，根据所述四象限输入电压通过对变流器的调制策略进行分析获得中整流器中每个igbt模块的驱动信号包含：根据所述四象限输入电压获得当前开关信号的状态，根据当前开关信号的状态和当前电流方向通过对变流器的调制策略获得整流器中每个igbt模块的驱动信号。
[0012]
本技术还提供一种包含驱动信号提取方法的结温估算方法，所述方法还包含：根据所述驱动信号与外部电压电流信号获得流过igbt模块的电流与施加在两端的电压；根据igbt模块的电流与电压获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗；根据所述开关损耗与所述导通损耗通过igbt传热模型中得到igbt模块在运行中的温度估算结果。
[0013]
在上述结温估算方法中，可选的，根据igbt模块的电流与电压获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗包含：所述导通损耗通过以下公式计算获得：
[0014]econ
＝(v
ce
ic+ri
2c
)t
on
[0015]
在上式中，e
con
为导通损耗；e
sw
为开关损耗；v
ce
为对应导通电流下输出特性曲线切线与x轴的交点；r为对应导通电流下输出特性曲线切线的斜率；ic为流过igbt的电流；t
on
为此次igbt导通时间。
[0016]
在上述结温估算方法中，可选的，根据igbt模块的电流与电压获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗包含：
[0017]
所述开关损耗通过以下公式计算获得：
[0018][0019]
在上式中，e
on
(ic)与e
off
(ic)为数据手册提供的额定条件下对应电流ic的损耗能量；u
dc
为此次导通时的直流侧电压值；ku、k
rg
、k
ls
、k
tj
分别表示直流侧电压、驱动电阻、回路电感、结温对损耗能量的影响系数。
[0020]
本技术还提供一种驱动信号提取装置，适用于牵引变流器，所述装置包含：采集模块、计算模块、电压分析模块和提取模块；所述采集模块用于通过牵引整流器获取外部参量网侧电压、网侧电流以及直流侧电压；所述计算模块用于根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压通过粒子群算法计算出外部电路的杂散电感和杂散电阻；所述电压分析模块用于将所述杂散电感和所述杂散电阻代入网侧闭合回路结合基尔霍夫电压定律计算出四象限输入电压；所述提取模块用于根据所述四象限输入电压通过对变流器的调制策略进行分析获得中整流器中每个igbt模块的驱动信号。
[0021]
本技术还提供一种包含所述的驱动信号提取装置的结温估算系统，所述系统还包含：igbt分析模块、损耗分析模块和估算模块；所述igbt分析模块用于根据所述驱动信号与外部电压电流信号获得流过igbt模块的电流与施加在两端的电压；所述损耗分析模块用于根据igbt模块的电流与电压获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗；所述估算
模块用于根据所述开关损耗与所述导通损耗通过igbt传热模型中得到igbt模块在运行中的温度估算结果。
[0022]
本技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
[0023]
本技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。
[0024]
本技术的有益技术效果在于：通过粒子群算法在牵引整流器中的应用，使得外部杂散电感、杂散电阻的获取变得容易，可以更加精确的计算四象限输入电压的数值，从而得到igbt的驱动信号。仅用整流器的可测外部参量的条件下，可以实现对igbt模块结温的准确估算。仅通过整流器控制所需电压电流信号即可获取不可测参数，不用额外加装传感器设备，不用更改原有控制板卡，不用改变整流器结构。
附图说明
[0025]
此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，并不构成对本技术的限定。在附图中：
[0026]
图1为本技术一实施例所提供的驱动信号提取方法的流程示意图；
[0027]
图2为本技术一实施例所提供的杂散电感和杂散电阻的获取流程示意图；
[0028]
图3为本技术一实施例所提供的粒子算法的求优流程示意图；
[0029]
图4为本技术一实施例所提供的结温估算方法的流程示意图；
[0030]
图5为本技术一实施例所提供的驱动信号提取装置的结构示意图；
[0031]
图6为本技术一实施例所提供的结温估算系统的结构示意图；
[0032]
图7为本技术一实施例所提供的采用的整流器拓扑示意图；
[0033]
图8为本技术一实施例所提供的四象限输入电压与负载电压的波形示意图；
[0034]
图9为本技术一实施例所提供的调制波、载波与开关信号的对应关系示意图；
[0035]
图10为本技术一实施例所提供的整流器单个igbt的驱动信号示意图；
[0036]
图11为本技术一实施例所提供的整流器单个igbt的电流波形示意图；
[0037]
图12为本技术一实施例所提供的整流器单个igbt的电压波形示意图；
[0038]
图13为本技术一实施例所提供的整流器单个igbt的结温波动示意图；
[0039]
图14为本技术一实施例所提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0040]
以下将结合附图及实施例来详细说明本技术的实施方式，借此对本技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本技术中的各个实施例及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本技术的保护范围之内。
[0041]
另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0042]
请参考图1所示，本技术所提供的驱动信号提取方法，适用于牵引变流器，所述方
法包含：
[0043]
s101通过牵引整流器获取外部参量网侧电压、网侧电流以及直流侧电压；
[0044]
s102根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压通过粒子群算法计算出外部电路的杂散电感和杂散电阻；
[0045]
s103将所述杂散电感和所述杂散电阻代入网侧闭合回路结合基尔霍夫电压定律计算出四象限输入电压；
[0046]
s104根据所述四象限输入电压通过对变流器的调制策略进行分析获得中整流器中每个igbt模块的驱动信号。
[0047]
以此，为了准确获取牵引变流器中igbt模块的驱动信号与结温，进而为损耗计算和热网络提供必要的数据支撑，本技术以牵引整流器为例，提出了一种基于粒子群算法进行整流器外部参数辨识，进而准确提取igbt驱动信号的方法。
[0048]
以仿真平台的整流器为例进行验证，其电路拓扑可参考图7所示，表1给出了整流器的主要参数，其中调制方式为spwm调制。
[0049]
表1
[0050][0051][0052]
请参考图2所示，在本技术一实施例中，根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压通过粒子群算法计算出外部电路的杂散电感和杂散电阻包含：
[0053]
s201根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压构建适应度函数；
[0054]
s202通过粒子群算法对所述适应度函数进行寻优计算获得最优估算的杂散电感和杂散电阻。
[0055]
具体的，在实际工作中主要是从整流器中获取外部参量，包括网侧电压us，网侧电流is以及负载电压u
dc
，利用粒子群算法求取实际中不可测量的外部参数杂散电感、杂散电
阻；粒子群算法具有极好的寻优效果，算法中每一个粒子的位置代表了外部参数的一个候选解。每一个粒子的位置在空间内的优劣由该粒子的位置所对应的适应度函数决定。每一个粒子在下一代的位置是由其在这一代的位置与其自身的速度矢量决定，其速度决定了粒子每次飞行的方向和距离。在飞行过程中，粒子会记录下自己所到过的最优位置p，群体也会更新群体所到过的最优位置g。粒子的飞行速度则由其当前位置、粒子自身所到过的最优位置、群体所到过的最优位置以及粒子此时的速度共同决定；其后，利用粒子群算法，通过建立loss函数，精确地推导出外部电路的杂散电感、杂散电阻，其具体过程如下：
[0056]
首先，适应度函数根据网侧电压us，网侧电流is，负载电压u
dc
与四象限输入电压u
ab
的关系决定，由于四象限输入电压u
ab
为低电平时也会受到外部参数的影响，会影响适应度函数的建立。而负载电压u
dc
与四象限输入电压u
ab
为高电平时数值较大，所以这里以电压值300v为基准，只考虑四象限输入电压u
ab
为高电平的情况来建立适应度函数。由于整流器中的实际的外部杂散电感、杂散电阻的存在使得负载电压u
dc
的绝对值与四象限输入电压u
ab
为高电平时的绝对值差值最小，如图8所示，若求取的外部杂散电感与实际杂散电感数值不符，则会导致以上两者差值的增大，利用以上参数之间的这一特性，可以建立适应度函数如下：
[0057][0058]
式中：us为网侧电压，is为网侧电流，u
dc
为负载电压，l为外部电路的杂散电感，r为外部电路的杂散电阻，le为外部信号数据采集的时间长度，f(l)为残差，使残差为最小值时对应的l即为外部电路的实际杂散电感。
[0059]
然后根据适应度函数，使用粒子群算法对适应度函数进行寻优，当适应度函数达到最小时，即得到外部电路杂散电感和杂散电阻的最优估计值，算法其中每个粒子具备两个属性：
[0060]
位置：
[0061]
x
it
＝(x
i,1t
,x
i,2t
,...,x
i,dt
)；
[0062]
速度：
[0063]vit
＝(v
i,1t
,v
i,2t
,...,v
i,dt
)；
[0064]vi,dt+1
＝wv
i,dt
+r1c1(p
i,dt-x
i,dt
)+r2c2(g
i,dt-x
i,dt
)；
[0065]
式中：v
i,dt
为第t次迭代的速度，v
i,dt+1
为第t+1次迭代的速度,w为惯性系数，r1，r2为分布在(0,1)内的随机数，c1,c2分别为自我学习因子和全局学习因子，p
i,d
为单个粒子的最优位置，g
i,d
为群体的最优位置，x
i,dt
为第t次迭代的位置，v
i,dt
为第t次迭代的速度，其中下标i为粒子的序号，d为搜索空间的维度。
[0066]
请参考图3所示，在本技术一实施例中，通过粒子群算法对所述适应度函数进行寻优计算获得最优估算的杂散电感和杂散电阻还包含：
[0067]
s301根据预设粒子信息和预设系数更新粒子群算法中的惯性系数；
[0068]
s302根据所述惯性系数限制粒子算法中每个粒子的位置和速度；
[0069]
s303根据限制位置和速度后的粒子算法进行寻优计算获得最优估算的杂散电感和杂散电阻。
[0070]
具体的，由于待求参数有外部杂散电感、外部杂散电阻，所以在对算法进行初始化
时，只需设置粒子的维度为2，其余参数的设置如表2所示。
[0071]
表2
[0072][0073][0074]
在实际工作中为了防止粒子群算法陷入局部最优解，在对粒子群算法进行初始化以后，对惯性系数w进行更新，并限制速度v和位置x的大小，更新和限制方法如下：
[0075][0076][0077][0078]
式中：t为总迭代次数，v
max
为粒子速度的最大值，v
min
为粒子速度的最小值，x
max
为粒子位置限制的最大值，x
min
为粒子位置限制的最小值。其后，粒子群算法运行求取的外部电路杂散电感为5.1135mh，外部电路杂散电阻为0.02049ω，与实际的外部电路杂散电感、杂散电阻数值基本相等，为下一步四象限输入电压u
ab
的求取提供了数据支撑。
[0079]
在本技术一实施例中，将所述杂散电感和所述杂散电阻代入网侧闭合回路结合基尔霍夫电压定律计算出四象限输入电压包含：通过以下公式获得四象限输入电压：
[0080][0081]
在上式中，l为杂散电感，r为杂散电阻，u
ab
为四象限输入电压，is为网侧电流。
[0082]
在实际工作，基尔霍夫电压定律又称为基尔霍夫第二定律，指的是沿着闭合回路所有器件两端的电势差(电压)的代数和等于零。即对于电路的任意闭合回路，有表达式如下：
[0083][0084]
在本实施例中，整流器的网侧回路包括网侧电压us，外部杂散电感引起的电压ldis/dt，外部杂散电阻引起的电压ris以及四象限输入电压u
ab
共三个电压参量，根据基尔霍夫电压定律，其表达式如下：
[0085][0086]
在本技术一实施例中，根据所述四象限输入电压通过对变流器的调制策略进行分
析获得中整流器中每个igbt模块的驱动信号包含：根据所述四象限输入电压获得当前开关信号的状态，根据当前开关信号的状态和当前电流方向通过对变流器的调制策略获得整流器中每个igbt模块的驱动信号。
[0087]
具体的，在实际工作中首先建立整流器理想桥臂开关函数，描述两电平脉冲整流器a桥臂与b桥臂的开通关断过程，忽略牵引绕组电阻，开关函数sa与sb状态可以定义为：
[0088][0089][0090]
其中，每一个桥的上桥臂与下桥臂不能直通，上桥臂与下桥臂开关信号互反。
[0091]
整流器采用spwm调制策略进行控制，由产生的正弦调制波与三角载波进行比较，当正弦调制波大于三角载波，输出为高电平，sa或sb为1；当正弦调制波小于三角载波，输出为零电平sa或sb为0。a相调制波ua与b相调制波ub相位相差180
°
，整流器调制信号可表示为：
[0092]
ua＝-ub＝mu
cm
sin(wt)；
[0093]
式中：m为调制信号幅值与载波信号幅值的比；ω为网侧电压角频率；u
cm
为载波幅值。
[0094]
整流器的四象限输入电压则可以由开关信号和直流侧电压表示：
[0095]uab
＝(s
a-sb)u
dc
；
[0096]
式中：u
ab
为四象限输入电压，u
dc
为整流器直流侧电压。
[0097]
由于(s
a-sb)的值只有1、0、-1三种选择而ud为直流电压，所以四象限输入电压u
ab
取值为u
dc
、0、-u
dc
的脉冲信号。当整流器正常运行时，输出的调制信号为固定频率与幅值的正弦信号，通过与三角载波进行比较，两个桥臂分别输出特定序列的pwm信号。一个周期内u
ab
的值会以sa与sb的取值按照特定的规律变化。本实施例中，整流器基本频率为50hz，pwm采用频率为350hz，以一个基波周期为例，载波与两相调制波如图9所示，阶段中1调制波小于载波，sasb为00；阶段2中a桥调制波大于载波，b桥小于载波，sasb为10；同理可得到剩余阶段sasb信号。四象限输入电压u
ab
的脉冲串中包含了整流器igbt模块的驱动信号，通过与特定的脉冲序列进行匹配来判断当前开关信号的状态，结合当前电流的方向，可以得到整流器igbt模块的驱动信号，如图10所示。
[0098]
请参考图4所示，在本技术一实施例中还提供一种包含驱动信号提取方法的结温估算方法，所述方法还包含：
[0099]
s401根据所述驱动信号与外部电压电流信号获得流过igbt模块的电流与施加在两端的电压；
[0100]
s402根据igbt模块的电流与电压获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗；
[0101]
s403根据所述开关损耗与所述导通损耗通过igbt传热模型中得到igbt模块在运行中的温度估算结果。
[0102]
整体上结温估算方法的步骤如下：步骤1：从牵引整流器中获取外部参量网侧电压、网侧电流以及直流侧电压；根据粒子群算法，计算出外部电路的杂散电感、杂散电阻；步
骤2：将步骤1获得的外部杂散电感、杂散电阻数值代入网侧闭合回路，结合基尔霍夫电压定律计算出四象限输入电压；步骤3：利用步骤2中获取的四象限输入电压、电流，通过对变流器的调制策略进行分析，得到中整流器中每个igbt模块的驱动信号；步骤4：基于步骤3中获取的igbt驱动信号与外部电压电流信号得到流过igbt模块的电流与施加在两端的电压；步骤5：通过获取的igbt模块的电压电流信号，获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗，输入igbt传热模型中得到igbt模块在运行中的温度信号。
[0103]
具体的，由于没有额外加装传感器，所以流过igbt模块的电流和施加在两端的电压是不能直接获取的，只能通过控制所需的外部电信号得到igbt的电压与电流。网侧电流通过开关的开断进而流入通过igbt模块，而直流侧电压是直接进作用在一个桥臂上，所以需要结合igbt驱动信号来进行igbt电压电流的获取。通过得到的igbt模块驱动信号作用到整流器输入电流和直流侧电压上，可以得到流过igbt模块的电流，如图11所示，施加在其上的电压，如图12所示。其后，根据igbt模块的驱动信号与外部电压电流数据，获取igbt模块的损耗值并代入热网络模型中获取结温的流程中主要包含如下两个公式，根据igbt模块的电流与电压获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗包含：所述导通损耗通过以下公式计算获得：
[0104]econ
＝(v
ce
ic+ri
2c
)t
on
[0105]
在上式中，e
con
为导通损耗；e
sw
为开关损耗；v
ce
为对应导通电流下输出特性曲线切线与x轴的交点；r为对应导通电流下输出特性曲线切线的斜率；ic为流过igbt的电流；t
on
为此次igbt导通时间。
[0106]
所述开关损耗通过以下公式计算获得：
[0107][0108]
在上式中，e
on
(ic)与e
off
(ic)为数据手册提供的额定条件下对应电流ic的损耗能量；u
dc
为此次导通时的直流侧电压值；ku、k
rg
、k
ls
、k
tj
分别表示直流侧电压、驱动电阻、回路电感、结温对损耗能量的影响系数。
[0109]
在实际工作中，一个基波周期内igbt的平均损耗值p
ave
可以表示为：
[0110][0111]
式中：n为igbt一个基波周期igbt导通次数；e
coni
与e
swi
为第i次开关过程中的损耗能量值；ts为基波周期。
[0112]
根据等面积原理，由周期平均损耗p
ave
得到周期半正弦损耗p
half
：
[0113][0114]
式中：ω＝2πf0为基波角频率，f0为基波频率。
[0115]
将得到的周期半正弦损耗p
half
代入本实施例中所用igbt热网络模型中，即可得到igbt的温度变化曲线，如图13所示。
[0116]
由此，可看出本技术所提结温计算方法能够在基于粒子群算法的条件下，可以在不安装额外传感器、不改装控制板卡的情况下，实现牵引整流器驱动信号的获取，并且结温
的估算是以基波周期进行，同时考虑自适应电感的参数变化，解决了现有整流器中igbt模块结温无法准确获取的问题。
[0117]
值得说明的是，本技术所提结温计算方法的主要误差来源于数据手中的foster热网络精度，选用的热网络阶数越高，本技术的结温计算结果就越准确，但是相应的运行时间也会越长。所以需要平衡计算精度与运算速度之间关系是至关重要的。
[0118]
请参考图5所示，本技术还提供一种驱动信号提取装置，适用于牵引变流器，所述装置包含：采集模块、计算模块、电压分析模块和提取模块；所述采集模块用于通过牵引整流器获取外部参量网侧电压、网侧电流以及直流侧电压；所述计算模块用于根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压通过粒子群算法计算出外部电路的杂散电感和杂散电阻；所述电压分析模块用于将所述杂散电感和所述杂散电阻代入网侧闭合回路结合基尔霍夫电压定律计算出四象限输入电压；所述提取模块用于根据所述四象限输入电压通过对变流器的调制策略进行分析获得中整流器中每个igbt模块的驱动信号。
[0119]
进一步的，请参考图6所示，本技术还提供一种包含所述的驱动信号提取装置的结温估算系统，所述系统还包含：igbt分析模块、损耗分析模块和估算模块；所述igbt分析模块用于根据所述驱动信号与外部电压电流信号获得流过igbt模块的电流与施加在两端的电压；所述损耗分析模块用于根据igbt模块的电流与电压获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗；所述估算模块用于根据所述开关损耗与所述导通损耗通过igbt传热模型中得到igbt模块在运行中的温度估算结果。
[0120]
本技术的有益技术效果在于：通过粒子群算法在牵引整流器中的应用，使得外部杂散电感、杂散电阻的获取变得容易，可以更加精确的计算四象限输入电压的数值，从而得到igbt的驱动信号。仅用整流器的可测外部参量的条件下，可以实现对igbt模块结温的准确估算。仅通过整流器控制所需电压电流信号即可获取不可测参数，不用额外加装传感器设备，不用更改原有控制板卡，不用改变整流器结构。
[0121]
本技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
[0122]
本技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。
[0123]
如图14所示，该电子设备600还可以包括：通信模块110、输入单元120、音频处理单元130、显示器160、电源170。值得注意的是，电子设备600也并不是必须要包括图14中所示的所有部件；此外，电子设备600还可以包括图14中没有示出的部件，可以参考现有技术。
[0124]
如图14所示，中央处理器100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器100接收输入并控制电子设备600的各个部件的操作。
[0125]
其中，存储器140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器100可执行该存储器140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。
[0126]
输入单元120向中央处理器100提供输入。该输入单元120例如为按键或触摸输入装置。电源170用于向电子设备600提供电力。显示器160用于进行图像和文字等显示对象的
显示。该显示器例如可为lcd显示器，但并不限于此。
[0127]
该存储器140可以是固态存储器，例如，只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、sim卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为eprom等。存储器140还可以是某种其它类型的装置。存储器140包括缓冲存储器141(有时被称为缓冲器)。存储器140可以包括应用/功能存储部142，该应用/功能存储部142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器100执行电子设备600的操作的流程。
[0128]
存储器140还可以包括数据存储部143，该数据存储部143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器140的驱动程序存储部144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
[0129]
通信模块110即为经由天线111发送和接收信号的发送机/接收机110。通信模块(发送机/接收机)110耦合到中央处理器100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。
[0130]
基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)110还经由音频处理器130耦合到扬声器131和麦克风132，以经由扬声器131提供音频输出，并接收来自麦克风132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器130还耦合到中央处理器100，从而使得可以通过麦克风132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器131来播放本机上存储的声音。
[0131]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0132]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0133]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0134]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0135]
以上所述的具体实施例，对本技术的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本技术的具体实施例而已，并不用于限定本技术的保护范围，凡在本技术的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。
技术特征：1.一种驱动信号提取方法，适用于牵引变流器，其特征在于，所述方法包含：通过牵引整流器获取外部参量网侧电压、网侧电流以及直流侧电压；根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压通过粒子群算法计算出外部电路的杂散电感和杂散电阻；将所述杂散电感和所述杂散电阻代入网侧闭合回路结合基尔霍夫电压定律计算出四象限输入电压；根据所述四象限输入电压通过对变流器的调制策略进行分析获得中整流器中每个igbt模块的驱动信号。2.根据权利要求1所述的驱动信号提取方法，其特征在于，根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压通过粒子群算法计算出外部电路的杂散电感和杂散电阻包含：根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压构建适应度函数；通过粒子群算法对所述适应度函数进行寻优计算获得最优估算的杂散电感和杂散电阻。3.根据权利要求2所述的驱动信号提取方法，其特征在于，通过粒子群算法对所述适应度函数进行寻优计算获得最优估算的杂散电感和杂散电阻还包含：根据预设粒子信息和预设系数更新粒子群算法中的惯性系数；根据所述惯性系数限制粒子算法中每个粒子的位置和速度；根据限制位置和速度后的粒子算法进行寻优计算获得最优估算的杂散电感和杂散电阻。4.根据权利要求1所述的驱动信号提取方法，其特征在于，将所述杂散电感和所述杂散电阻代入网侧闭合回路结合基尔霍夫电压定律计算出四象限输入电压包含：通过以下公式获得四象限输入电压：在上式中，l为杂散电感，r为杂散电阻，u
ab
为四象限输入电压，i
s
为网侧电流。5.根据权利要求1所述的驱动信号提取方法，其特征在于，根据所述四象限输入电压通过对变流器的调制策略进行分析获得中整流器中每个igbt模块的驱动信号包含：根据所述四象限输入电压获得当前开关信号的状态，根据当前开关信号的状态和当前电流方向通过对变流器的调制策略获得整流器中每个igbt模块的驱动信号。6.一种包含权利要求1所述的驱动信号提取方法的结温估算方法，其特征在于，所述方法还包含：根据所述驱动信号与外部电压电流信号获得流过igbt模块的电流与施加在两端的电压；根据igbt模块的电流与电压获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗；根据所述开关损耗与所述导通损耗通过igbt传热模型中得到igbt模块在运行中的温度估算结果。7.根据权利要求6所述的结温估算方法，其特征在于，根据igbt模块的电流与电压获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗包含：
所述导通损耗通过以下公式计算获得：e
con
＝(v
ce
i
c
+ri
2c
)t
on
在上式中，e
con
为导通损耗；e
sw
为开关损耗；v
ce
为对应导通电流下输出特性曲线切线与x轴的交点；r为对应导通电流下输出特性曲线切线的斜率；i
c
为流过igbt的电流；t
on
为此次igbt导通时间。8.根据权利要求6所述的结温估算方法，其特征在于，根据igbt模块的电流与电压获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗包含：所述开关损耗通过以下公式计算获得：在上式中，e
on
(i
c
)与e
off
(i
c
)为数据手册提供的额定条件下对应电流i
c
的损耗能量；u
dc
为此次导通时的直流侧电压值；k
u
、k
rg
、k
ls
、k
tj
分别表示直流侧电压、驱动电阻、回路电感、结温对损耗能量的影响系数。9.一种驱动信号提取装置，适用于牵引变流器，其特征在于，所述装置包含：采集模块、计算模块、电压分析模块和提取模块；所述采集模块用于通过牵引整流器获取外部参量网侧电压、网侧电流以及直流侧电压；所述计算模块用于根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压通过粒子群算法计算出外部电路的杂散电感和杂散电阻；所述电压分析模块用于将所述杂散电感和所述杂散电阻代入网侧闭合回路结合基尔霍夫电压定律计算出四象限输入电压；所述提取模块用于根据所述四象限输入电压通过对变流器的调制策略进行分析获得中整流器中每个igbt模块的驱动信号。10.一种包含权利要求9所述的驱动信号提取装置的结温估算系统，其特征在于，所述系统还包含：igbt分析模块、损耗分析模块和估算模块；所述igbt分析模块用于根据所述驱动信号与外部电压电流信号获得流过igbt模块的电流与施加在两端的电压；所述损耗分析模块用于根据igbt模块的电流与电压获取igbt模块在运行时产生的开关损耗与导通损耗；所述估算模块用于根据所述开关损耗与所述导通损耗通过igbt传热模型中得到igbt模块在运行中的温度估算结果。11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一所述方法。12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有由计算机执行权利要求1至8任一所述方法的计算机程序。
技术总结本申请提供了一种基于粒子群算法的驱动信号提取和结温估算方法、装置及系统，所述信号提取方法包含：通过牵引整流器获取外部参量网侧电压、网侧电流以及直流侧电压；根据所述外部参量网侧电压、所述网侧电流以及所述直流侧电压通过粒子群算法计算出外部电路的杂散电感和杂散电阻；将所述杂散电感和所述杂散电阻代入网侧闭合回路结合基尔霍夫电压定律计算出四象限输入电压；根据所述四象限输入电压通过对变流器的调制策略进行分析获得中整流器中每个IGBT模块的驱动信号。器中每个IGBT模块的驱动信号。器中每个IGBT模块的驱动信号。
技术研发人员：王骁 徐小明 王为介 仇祺沛 马颖涛 李阳 张建军 葛兴来 柴育恒 张波 杨伟君 曹宏发 赵红卫 康晶辉 刘伟志 杨宁 李岩磊 陈义衡 张若冰 杨清清 陈明远 董鑫媛 和靖 刘明田
受保护的技术使用者：北京纵横机电科技有限公司 中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所 铁科纵横(天津)科技发展有限公司 西南交通大学
技术研发日：2022.03.29
技术公布日：2022/7/5
