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第28卷第1期煤　礦　機　械　　　　　　　　　　　　　　　　2007年　1月CoalMineMachinery

　　　　　　　　　　　　　　　　Jan.

Vol128No11

2007

基于模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁直線同步電機故障診斷

王國貞,王福忠,袁世鷹

(河南理工大學(xué),河南焦作454000)

3

摘要:在分析永磁直線同步電機故障的基礎(chǔ)上,采用小波基函數(shù)作為模糊隸屬函數(shù),將模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,建立模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實現(xiàn)對永磁直線同步電機的故障診斷。針對BP算法的不足,使用混合學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。仿真結(jié)果表明該方法是很有效的。

關(guān)鍵詞:永磁同步電動機;故障診斷;模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號:TP387　文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A　文章編號:100320794(2007)0120170203

FaultDiagnosisofPermanentMagnetLinearSynchronous

MotorBasedonFuzzyWaveletNeuralNetwork

WANGGuo-zhen,WANGFu-zhong,YUANShi-ying(HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo454000,China)

Abstract:Basedonfaultanalysisofpermanentmagnetlinearsynchronousmotor(PMLSM),afuzzywaveletneuralnetworkmodelisfoundedforfaultanalysisofPMLSM,inwhichwaveletbasisfunctionisusedasmem2bershipfunctionandfuzzycontrolcombineswithneuralnetwork.ofdefectsorithm,ahybridlearningalgorithmisappliedtotrainandoptimizethenetw,resultsshowthatthemethodiseffective.

Keywords:permanentmagnetlinearwaveletneuralnetwork

0　引言

表1　故障征兆和故障原因?qū)?yīng)關(guān)系

故障類型電機不能啟動發(fā)熱超標(biāo)電機電流偏大

故障征兆

推力F※減小增大

溫度T升高升高升高

相電壓U相電流I功率角|δ|過低過高過高

增大增大增大

※增大增大

故障原因缺相或電壓

過低繞組短路或電壓過高電源電壓過高或接線錯誤

,具有結(jié)構(gòu)簡單、、故障少、維修方便、過載能力強和節(jié)能等優(yōu)點,已在很多領(lǐng)域得到越來越多的應(yīng)用,因此對永磁直線同步電動機的安全性和可靠性提出了越來越高的要求。目前對永磁直線同步電機故障診斷方面的研究還很少。由于永磁直線同步電動機的模型不健全,傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)不能取得令人滿意的結(jié)果。20世紀(jì)80年代以來,飛速發(fā)展起來的智能診斷技術(shù)具有自適應(yīng)能力強,診斷效率高,優(yōu)化容易和易于操控等優(yōu)點,與傳統(tǒng)診斷方法無法比擬。

1　模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型1.1　永磁直線同步電機故障分析

　　在深入分析直線電機的故障及其故障原因的基

礎(chǔ)上,建立模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將樣本作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號,經(jīng)過信號預(yù)處理送給模糊化處理單元,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)以前學(xué)習(xí)訓(xùn)練的知識對數(shù)據(jù)進(jìn)行推理分析,給出故障診斷結(jié)果。如圖1所示。

當(dāng)永磁直線同步電機發(fā)生故障時,其推力F、溫度T、三相電壓U、三相電流I、功率角|δ|等參數(shù)都會隨之發(fā)生相應(yīng)的變化,特別是三相電壓和三相電流的變化最明顯。通過分析和試驗,永磁直線同步電機的常見故障有:電機不能起動、發(fā)熱超標(biāo)、電機電流偏大等3類主要故障。故障征兆和故障原因之間的關(guān)系可由表1看出。

3

國家自然科學(xué)基金(60374034);河南省自然科學(xué)基金

(0211060500)

圖1　直線電機故障診斷原理框圖

1.2　隸屬度函數(shù)的選擇

模糊集合是用隸屬度函數(shù)描述的,隸屬度函數(shù)

是描述客觀事物的關(guān)鍵,跟控制的精度有直接的關(guān)系,因此正確定義隸屬度函數(shù)很重要。而小波變換是一個時間和頻率的局部變換,能有效地從信號中提取信息,通過伸縮和平移等運算功能對函數(shù)或信—

—170

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