直驱型机电作动器中永磁容错电机非线性模型研究

针对直驱型机电作动器中永磁容错电机存在饱和凸极效应的特点,建立三相12槽10极永磁容错电机非线性数学模型。将电机绕组磁链分为定子电流和转子磁极产生的磁链两部分,把转子磁极产生磁链等效为随转子位置变化的等效电流产生磁链,将电感表示为绕组总电流函数。辨识电机非线性磁链模型,在此基础上得出永磁容错电机非线性模型参数,在Matlab/Simulink中建立永磁容错电机非线性数学模型,并进行仿真分析。最后,利用有限元法和实验验证永磁容错电机非线性数学模型的有效性。此模型可推广到其他永磁容错电机中,可以为永磁容错电机无传感器控制设计提供参考,对提高直驱型机电作动器可靠性很有帮助。

基于一维卷积神经网络的机电作动器故障诊断

针对机电作动器的传统故障诊断方法依赖于人工特征提取和工程经验的问题,该文提出一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)的智能故障诊断方法。相较于传统故障诊断算法中特征提取和分类的分开处理,该方法将两者合二为一、共同进行。首先,利用重叠采样对直驱型机电作动器的正常信号和故障信号进行预处理来获取数据样本;然后将样本输入到设计的一维卷积神经网络模型中,通过多层数据变换得到有效的特征表示,从而建立原始数据端与运行状态端之间的映射关系,实现机电作动器端到端的故障诊断。实验结果表明,该方法可以有效地诊断出机电作动器的故障,且故障识别率可以达到98%左右。另外,该方法在不同白噪声下仍可以保持较高的故障识别率,具有比较好的鲁棒性和泛化能力。