电动汽车用驱动电机转子偏心故障在线检测方法

以电动汽车用永磁驱动电机为研究对象,研究了偏心引起的气隙磁感应强度畸变原理,探讨了采用磁感应传感器对转子偏心进行在线故障诊断的方法。研究表明:电动汽车用驱动电机转子偏心发生偏心故障会对电机气隙密度产生影响,在线检测自诊断技术能预测转子偏心故障,试验验证了该方法的可行性。

基于FFT-LSTM的变速抽蓄机组转子绕组短路故障和偏心故障诊断方法

变速抽水蓄能机组是适应系统功率波动的重要调节手段。转子绕组短路故障和转子偏心故障是其常见的故障类型,两种故障均会在定子侧感应生成特征频带相近的谐波环流,导致两种故障难以被区分。提出了一种基于快速傅里叶变换-长短期记忆(fast Fourier transform-long short-term memory,FFT-LSTM)网络的故障诊断方法,以细化分辨故障特征相近的转子绕组短路故障和转子偏心故障。所提方法以定子分支环流的谐波分量为特征量进行故障诊断,分别推导了两种故障发生时定子侧环流谐波特征,并总结二者间的相似性和差异性。鉴于该差异较为微弱,引入长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络算法对其进行辨识。利用内部故障仿真模型对可能发生的转子绕组短路故障和偏心故障进行批量仿真,以得到用于LSTM网络训练和测试的数据集。仿真结果表明FFT-LSTM能够准确诊断不同转速下变速抽蓄机组的转子绕组短路故障和转子偏心故障。

基于改进瞬时功率法的电动机故障诊断

从采集的鼠笼异步电动机定子电流出发,建立了流方的概念,通过故障电流的自乘方放大并转移故障特征频率。根据瞬时功率的概念提出了基于改进瞬时功率法的电动机故障诊断方法,通过理论推导分别提取了转子断条故障和转子偏心故障在流方中的特征频率分量,有效地克服了转子断条故障特征频率容易被基频淹没的缺点,实现了对转子断条、偏心、复合等故障的辨别诊断。该方法与传统瞬时功率法相比,采集的数据量减半,避免了电压波动和采样误差对瞬时功率的影响。

永磁同步电机故障诊断研究综述

永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)具有结构简单、运行稳定、效率高和外形多样等显著优点,广泛应用于不同领域。在永磁同步电机使用过程中,不可避免地会出现各种故障,例如退磁故障、电路故障、转子偏心故障和轴承故障等。基于永磁同步电机的结构和工作原理,对其各类故障的产生原因和诊断方法进行总结,并分析了模型构建和信号处理在故障诊断中的优势。研究结果为永磁同步电机故障诊断提供了一定的理论依据。