新能源汽车永磁同步电机故障分析与控制技术

永磁同步电机是目前国内外新能源汽车制造中应用最为广泛的驱动电机类型之一,在使用过程中具有稳定性高、控制精度高、维修方便和高功率密度比等应用优势,因此,提高永磁同步电机的工作稳定性、故障监测与维护技术对于保障新能源汽车的稳定、高效和安全运行具有重要意义。基于新能源汽车永磁同步电机的基本控制原理与控制技术,对目前常见的新能源汽车永磁同步电机故障分析技术及方法进行阐述。研究结果可以为新能源汽车永磁同步电机的维护与故障诊断提供发展建议与参考。     

基于MATLAB的电动汽车用永磁同步电机的效率MAP计算

由于永磁同步电机具有功率密度大、功率因数大、效率高等优点,已在电动汽车驱动技术中占据越来越重要的地位。电动汽车在运行中供电续航能力有限,因此降低电机损耗,提高电机高效范围对电动汽车的运行能力起着至关重要的作用。随着研究的不断深入,电动汽车用永磁电机对效率的要求不仅仅局限于额定负载等几条固定曲线的效率值能够满足设计任务,而是越来越多地要求电机在更宽的区域能够高效率运行。基于这种要求,效率map提供永磁电机在不同转速和负载下的的效率分布情况。在电机设计阶段,效率map可以作为电机设计的重要参考;在运行阶段,效率map能够为负载和转速的合理配合提供参考。     

基于卷积神经网络的水电机组轴心轨迹类型识别

针对常规水力机组故障类型识别需要人工参与、识别效率低下的问题,借助轴心轨迹图片蕴含的丰富信息,在引入细粒度模型对故障严重程度进行区分的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的水力机组轴心轨迹类型的智能识别方法.该方法先建立了4种故障严重程度的评判标准和对应的2种水电机组轴心轨迹细粒度数据库;利用改进过卷积层与池化层参数的卷积神经网络模型对数据库进行了模拟计算,并和全连接网络进行了对比分析.结果证明该模型对轴心轨迹故障类型的识别率达到了98.75%,对严重程度的识别率达到了98.33%,该方法提出的关于细粒度分类的有量纲指标相比量纲一指标拥有更优的状态描述能力,也符合水力机组故障诊断的发展趋势,因此基于卷积神经网络技术的轴心轨迹识别算法对于机组故障诊断具有重要价值.     

感应电机故障诊断研究现状与发展趋势

感应电机在工业中扮演重要角色,它的可靠安全运行至关重要.由于感应电机结构、湿度以及温度的影响,感应电机的故障时有发生.感应电机在线故障诊断的基本步骤包括提取故障信号、提取故障特征信息以及故障状态识别.首先在线提取故障信号,然后通过信号处理技术提取故障特征信息,最后通过算法确定故障类别.文章对当前的感应电机在线故障诊断的研究现状和发展趋势进行探讨.     

基于永磁同步电机的自抗干扰控制技术

抗干扰能力是永磁同步电机工作的重要指标之一。为提升永磁同步电机的抗干扰能力,笔者应用ADRC技术替换传统的PID技术,通过Simulink建模并仿真,模拟永磁同步电机稳定运行时面对外来载荷的自抗干扰能力。在无载荷作用下给予电机额定初始转速,然后给定某一时刻,给电机施加5 N·m的负载,测量电机输出转速的变化值,在示波器系统中观察转速波形、转矩波形的变化响应情况。Simulink仿真研究结果显示：输入小于5 N·m的电机初始外向载荷,电机转速值在经过一个极短的响应时间就快速自动恢复至原来给定的参考电机转速值,从而可以说明预先设计好的电压调节器参数已具有较好的抗动态性能和抗扰动能力     

基于MPC的永磁同步直线电机位置控制

为有效提升永磁同步直线电机位置控制的性能和精度,需要探讨电机的动态性能以及稳态工况等情况,实现对传统电机位置控制系统的优化和升级。课题组分析了永磁同步电机位置控制问题,阐述了基于MPC的永磁同步直线电机的控制原理以及具体的设计方法,并利用MATLAB搭建数学模型,对模型的实际运行状态进行了仿真验证。通过仿真证明,所设计的模型控制具有较好动态性能以及稳态精度,是永磁直线同步电机研发的重要组成部分。     

双转子永磁同步电机的运行特性仿真分析

建立了双转子永磁同步电机的仿真模型,介绍了模型中各个仿真模块在MATLA13／Simulink中的建模方法。使用矢量控制系统和空间矢量控制系统对所建立的电机模型进行了仿真,测试了模型的正确性。比较了矢量控制和空间矢量PWM控制的转矩、转速和电流响应曲线,并且深入分析了双转子永磁同步电机稳定运行和瞬态运行时的特点,结果表明选用不同的控制策略时,动、静态响应有所区别,适用于不同场合,为双转子电机的实践应用提供了技术参考。     

基于粒子群算法的永磁同步电机噪声的优化

合理选择永磁同步电机的结构参数(磁极厚度、极弧系数、槽深、磁极偏心距、槽口宽度)可以在一定程度上抑制永磁同步电机的噪声。为了优化永磁同步电机的噪声,首先利用正交试验选取一定数量的样本;然后利用支持向量机对噪声进行拟合,得到回归方程;利用具有约束条件(保证足够电机转矩)的粒子群单目标优化算法对回归方程进行寻优,得到优化后的噪声值;最后将优化后的结构参数代入电机模型中对噪声值进行求解,与优化前的噪声值进行对比     

基于一维卷积神经网络与近似熵特征融合的水电机组故障诊断

针对水电机组振动信号存在非平稳和非线性,单一特征提取难以实现高精度故障诊断问题,提出了一种基于卷积神经网络和近似熵特征融合的故障诊断方法。利用卷积神经网络提取振动信号特征;EEMD与近似熵构建信号特征向量,将两种方法提取的状态特征融合构建融合特征向量;进一步,将融合特征作为输入、故障类别作为输出,训练BP神经网络得到水电机组故障识别器,识别水电机组运行状态,即正常或具体故障类型。结合转子实验台实验数据,验证了所提方法在挖掘信号特征方面的有效性及较高的故障诊断准确率。     

基于MATLAB软件的PMSM调速系统仿真

永磁同步电机调速系统的广泛普及得益于微电子技术、电力电子技术等技术的发展,而该系统具有多变量、强耦合的特点,其动态性能十分复杂,因此根据电机控制理论得到基于滑模控制的转速调节系统,在此基础上建立仿真模型对其稳定性能与动态性能加以分析对实际调速方案有指导与参考意义。     

故障诊断技术及其发展趋势

故障诊断就是通过对设备运行信息的检测、分析和处理。判别设备的工作状况,分析故障成因,预测劣化趋势。以达到提高设备效率和运行可靠性,防患于未然的目的。为此,比较系统地阐述了故障诊断的过程及其相关应用技术;论述了故障信号采集与处理等环节的主要技术和方法;介绍了故障诊断技术的发展概况;对故障诊断技术的发展趋势进行了探讨。     

基于Motor-CAD的六相容错永磁同步电机仿真设计

为检验六相永磁同步电机的工作性能,对永磁同步电机的结构与特点进行分析,确定了其定转子内外径尺寸、气隙、槽型、轴向长度、极槽数等主要参数;基于Motor-CAD电机仿真软件,对六相容错永磁同步电机进行电磁计算,分析了不同齿宽、槽圆角半径、槽数、永磁体弧长下电机转矩脉动、齿槽转矩的变化,得到了转速为1 500 r/min下的转矩脉动、齿槽转矩、电机最大可能转矩等电机性能指标,并采用螺旋水道水冷方式对电机进行冷却设计,求解出电机各部分的温度数据。通过仿真实验发现,设计的电机符合转矩和温度要求。     

基于伺服加载技术的电机综合性能测试台研制

采用西门子S7-1200型PLC作为控制器,Sinamics S120作为加载变频器,构建了基于PROFINET现场总线的两级控制系统,设计并实现了电机综合性能试验台的搭建。测试台能够完成三相异步电机、永磁同步无齿曳引机、永磁同步电机、变频电机等各类电机的精确加载试验。测试装置加载不仅动态控制精度高而且可靠稳定,采用伺服控制方式加载不需要进行转向识别,操作便捷。实际应用表明,该测试台控制精度能够达到预期目标。     

基于小波包能量法的滚动轴承故障诊断

阐述了故障轴承振动与信号的关系,小波包的原理以及BP神经网络的工作原理和实现过程,并以滚动轴承故障诊断为例,提取了小波包节点能量作为振动信号特征参数,并训练BP神经网络,对故障模式进行识别。结果表明,如果神经网络设计合理,训练适当,则具有很强的故障识别能力。说明利用小波包能量法和BP神经网络进行滚动轴承振动诊断是可行、有效的。     

基于参数识别的同步电机滑模控制系统设计

永磁同步电机电阻与电感参数在运行过程中会发生变化,影响滑模控制系统性能.为了减少参数变化带来的影响,进行了电机参数在线辨识研究.对递推最小二乘算法基本原理进行说明,分析固定遗忘因子辨识特性.固定遗忘因子会造成算法稳定性与实时性相互矛盾,因此采用动态遗忘因子进行电机参数在线识别,并将得到的电阻与电感值反馈到滑模观测器中....     

永磁同步电机矢量控制系统

永磁交流电动机采用永久磁铁产生气隙磁通而不需要外部励磁,由此可以设计出具有极好效率特性的永磁同步电机。另一方面,合理应用永久磁铁可能带来的低损耗,可使得电机设计获得极高的功率密度以及转矩/惯量比。这些特性对那些要求快速动态响应的加速器和伺服系统具有很大的吸引力。为此,介绍了永磁同步电机矢量控制系统,分析了系统的控制策略和设计方法,最后给出了系统流程和软件框图。     

多源信息融合在变压器故障诊断领域中的应用

在电力系统的运行过程中，变压器作为最关键的设备之一，维护其安全稳定运行具有重要的意义。由于变压器自身结构复杂，利用单一信息的传统故障诊断方法进行诊断具有一定的局限性。因此，将灰狼算法优化BP神经网络(GWO-BP)与证据理论通过信息融合技术进行有效结合，建立出一个多源化的故障诊断模型。以油中溶解气体数据为主，其他相应的试验数据为辅，进行综合诊断，确定故障的原因和类型，全面提高了模型的精度和可靠性。测试结果表明，该模型能有效进行变压器故障诊断，与传统方法相比提高了故障诊断的正确率，具有较高的理论意义和应用价值。     

汽车发动机故障诊断与维修技术分析

随着汽车产业的快速发展,汽车保有量与销量日益增加,因此,对汽车故障高效诊断与维修提出了更高的要求。汽车发动机是汽车的核心部分,其工作状态直接影响汽车的安全运行,因此,提高汽车发动机故障诊断效率对于稳定汽车产业的发展具有重要意义。针对发动机常见故障类型进行分析,系统论述了故障诊断相关要点与解决方法。研究结果旨在为提升汽车维修人员维修技能提供技术参考与借鉴。     

拖拉机电气故障诊断方法研究——基于深度学习理论和大数据

基于深度学习神经网络模型,结合拖拉机在线监测数据和故障数据,提出了一种新的故障诊断方法。该方法采用神经网络学习理论和大数据分析能力,通过样本数据的训练诊断出拖拉机各种运行状态的电气故障,为工作人员决定是否对电气系统进行检修提供更多参考信息。以拖拉机电压调节器故障诊断为例,对神经网络深度学习理论故障诊断的准确性进行了验证,结果表明:采用神经网络深度学习理论,在相同条件下具有更高的故障诊断准确率。     

人工神经网络在汽车发动机故障诊断中的运用

随着车用发动机的不断发展与完善,发动机产生故障的种类也越来越多,故障现象与故障原因之间的非线性关系越来越复杂,发动机故障诊断越来越难。基于此,笔者分别对BP神经网络、RBF神经网络、PNN神经网络及SOM神经网络在汽车发动机故障诊断领域的应用及成效展开了分析。每种神经网络所应有的诊断场景有所不同,需要结合具体情况和各种神经网络的结构特点去选择。实践证明,RBF神经网络的预测精度要高于BP神经网络,同时训练时间更短,可以极大地提升对故障诊断的效率。