發(fā)布時間：2018-03-14 14:50

  本文選題：雙余度　切入點：永磁無刷直流電機　出處：《電工技術(shù)學(xué)報》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高系統(tǒng)可靠性,將余度技術(shù)引入到電機設(shè)計中來,設(shè)計了雙余度永磁無刷直流電機。針對雙余度永磁無刷直流電機繞組細微的匝間短路故障,選擇了相電流作為故障分析信號,通過拆分定子槽,改變控制電路的方式,建立了電機的匝間短路故障有限元仿真模型。根據(jù)故障信號和小波函數(shù)的特點,分別利用Daubechies3和coif5小波函數(shù)對故障信號進行了特征提取,結(jié)果表明在小波分解高頻部分的第2層,信號有明顯突變,并由此確定了coif5小波函數(shù)進行故障特征檢測。采用coif5小波函數(shù)對相電流d2分解系數(shù)進行了能量特征提取,得到了各相短路時的故障特征向量。采用了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷,建立了基于PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型,對故障樣本進行了診斷,診斷結(jié)果準(zhǔn)確可靠,驗證了所用方法的有效可行。
[Abstract]:In order to improve the reliability of the system, the redundancy technology is introduced into the design of the motor, and a double redundancy permanent magnet brushless DC motor is designed. The phase current is chosen as the fault analysis signal. By splitting the stator slot and changing the control circuit, the finite element simulation model of the inter-turn short-circuit fault of the motor is established. According to the characteristics of the fault signal and the wavelet function, the finite element simulation model of the inter-turn short-circuit fault of the motor is established. Daubechies3 and coif5 wavelet functions are used to extract the feature of the fault signal respectively. The results show that the signal has obvious mutation in the second layer of the high frequency part of the wavelet decomposition. The coif5 wavelet function is used to detect the fault feature, and the coif5 wavelet function is used to extract the energy feature of the phase current D2 decomposition coefficient. The fault eigenvector of each phase is obtained and the fault diagnosis model based on PNN neural network is established by using wavelet neural network. The fault sample is diagnosed accurately and reliably. The effectiveness of the proposed method is verified.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金(2013JQ7035) 西安市科技計劃(CX12185-2) 航空基金(2013ZC53045)資助項目
【分類號】：TM33

【參考文獻】

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本文編號：1611690