基于旋转滤波矩阵束的异步电机转子断条故障诊断

现有异步电机故障诊断技术存在短时数据分辨率低、硬件开销大等缺点。针对这一问题,提出一种基于短时数据的旋转滤波矩阵束的异步电机转子断条故障诊断新方法。利用矩阵束算法抗噪性能强的优点,准确求出定子电流基频成分,并通过逆、正同步旋转变换,剔除了定子电流中的基频成分。利用矩阵束算法准确估算定子电流故障信号的频率和幅值,突破传统基于快速傅里叶变换(FFT)分析算法分辨率不足的限制。仿真和电机试验共同表明:旋转滤波矩阵束算法可以在短时数据的基础上准确辨识转子断条故障。     

一种感应电机转子断条早期故障诊断方法

针对感应电机转子发生早期断条故障时,定子电流故障特征频率容易被基波频率淹没,导致电机转子断条故障发现不及时的问题,采用多回路方程建立感应电机发生转子断条故障的模型,推导了dq0坐标系下感应电机发生早期断条故障的模型。在该故障模型的基础上,利用参数辨识和滑窗技术得到电机等效参数变化曲线。该方法得到的电机等效参数曲线对转子早期断条故障具有明显的故障特征信号,通过辨识曲线特征可诊断电机转子断条故障,同时给出了转子发生不同程度故障时的差异指标。最后试验验证了该方法的可行性。     

基于新型纯积分法的定子磁链在线辨识算法

针对气隙转矩法计算异步电机转矩时对定子磁链辨识精度的要求,提出了一种基于新型纯积分法的定子磁链在线辨识算法,采用了精度较高的复化辛普森积分模型。相比传统的梯形积分法,基于新型纯积方法的定子磁链在线辨识算法的磁链辨识精度显著提高；相比新型的基于低通滤波器的定子磁链观测器,该算法模型更简单,操作更便捷。通过MATLAB/Simulink搭建系统仿真平台进行验证,结果表明基于新型纯积分算法消除了传统积分法的主要缺陷,解决了积分饱和问题以及初值问题。基于新型纯积分算法的估计磁链与理论参考磁链基本吻合,表明其可靠性较高。     

异步电机定子绕组匝间短路故障诊断研究

将负序电流作为异步电机定子绕组匝间短路的故障特征量,在提取时易受谐波、噪声等因素的影响,而频谱分析也较为复杂,故障诊断的可靠性和高效性难以兼顾。为可靠高效地诊断异步电机定子绕组匝间短路,在多次派克变换的基础上,提出故障特征量Izpg以反映故障。首先根据故障后的电机磁场推导出故障后定子中存在的电流频次；然后得到非理想工况下,利用多次派克变换提取故障特征量Izpg的表达式；最后建立故障后异步电机的多回路数学模型,对理想工况和非理想工况下定子不同严重程度的匝间短路进行仿真。分析结果表明,Izpg和故障严重程度正相关且对电压源不平衡这类非理想工况呈现鲁棒性,用Izpg诊断异步电机定子匝间短路具有高灵敏性与高可靠性。     

基于反电动势法的双绕组永磁容错电机转子位置估计算法研究

针对双绕组永磁容错电机,在反电动势法基础上,提出一种改进的适用于容错电机的转子位置估计算法。利用每相绕组产生的磁链增量及单位反电动势来估算双绕组永磁容错电机转子的位置,通过锁相环技术进行误差补偿,对该方法中使用到的电机参数进行在线辨识,把辨识结果更新到转子位置估计算法中。通过该方法可以在双绕组永磁容错电机正常工作、单相故障或者多相故障容错的情况下,实现对转子位置以及转速的估计。通过MATLAB/Simulink进行仿真,验证转子位置估算方法的准确性和鲁棒性。     

卫星导航接收机自主完好性监测算法研究

针对航空导航定位高可靠性的要求和GPS接收机观测噪声分布的特点,研究将粒子滤波算法应用于接收机自主完好性监测（RUM）中.通过粒子滤波算法对状态进行精确估计,利用对数似然比建立一致性检验统计量进行故障检测与隔离.对算法进行了数学建模,描述了完整的RAIM算法详细流程.通过实测数据对提出的RAIM算法进行验证,结果表明：粒子滤波算法在非高斯测量噪声情况下可以对GPS接收机状态进行精确的估计,利用对数似然比建立的一致性检验统计量能有效地检测并隔离故障卫星,验证了该算法应用于GPS接收机自主完好性监测的可行性和有效性.     

压缩感知下梯度投影在图像去噪中的应用

图像传输和接收的过程中不可避免地受到多种因素的影响而产生噪声,这样通常使得图像模糊不清难以辨识。针对去除图像高斯白噪声对图像辨识的干扰,提出利用压缩感知最优化求解思想,运用一种快速计算方法将高维数的图像信号投影在低维空间上,从而类比于压缩感知理论进行重构处理,并实现对含噪声信号的图像进行还原。实验结果证明,梯度投影法能较好地去除图像高斯白噪声,尤其对于图像中物体边界的辨识效果明显,为图像去除噪声提供了新的思路和方法。     

基于稀疏表示的图像混合噪声抑制算法

中值滤波能有效地抑制脉冲椒盐噪声,但它对于图像中的高斯噪声的去除效果不佳;而简单地使用针对高斯噪声的方法,对混合噪声也不能起到较好的抑制效果。稀疏是图像的重要特性,是进行图像处理的重要先验。本文提出了基于稀疏表示的混合噪声抑制算法。实验表明,本文算法可以有效地滤除混合噪声,且较好地保护了图像细节特征。     

基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法

针对强射频（RF）噪声干扰下脉压雷达目标检测概率较低的问题,提出了一种基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法。首先,对回波信号进行盲源分离预处理,并利用分数阶傅里叶变换（FRFT）的特性对目标回波信号进行参数估计以及窄带滤波处理,滤除大部分干扰和噪声的能量;然后,在数据层运用M/N逻辑法进行点迹处理,并结合径向速度方向判决,实现对目标航迹的预估检测;最后,利用数据层对航迹状态的反馈实时修正滤波器参数,从而在信号层更好地滤除干扰能量,并对中断航迹进行剔除,完成射频噪声干扰的抑制。仿真结果表明：与现有射频噪声干扰抑制技术相比,所提算法具有更优的干扰抑制效果。     

异步电机直接力矩控制中定子磁链自适应观测器的研究

为了提高直接力矩控制系统中定子磁链的观测精度,提出了一种新的定子磁链自适应观测器。该观测器在观测定子磁链的同时也辨识了随温度变化的定、转子电阻。该观测器的稳定性利用波波夫理论进行了严格的证明,其鲁棒性和观测效果也通过数字仿真得到充分的证实。     

A novel fault tolerant permanent magnet synchronous motor with improved optimal torque control for aerospace application

Improving fault tolerant performance of permanent magnet synchronous motor has always been the central issue of the electrically supplied actuator for aerospace application. In this paper, a novel fault tolerant permanent magnet synchronous motor is proposed, which is characterized by two stators and two rotors on the same shaft with a circumferential displacement of mechanical angle of 4.5. It helps to reduce the cogging torque. Each segment of the stator and the rotor can be considered as an 8-pole/10-slot five-phase permanent magnet synchronous motor with concentrated, single-layer and alternate teeth wound winding, which enhance the fault isolation capacity of the motor. Furthermore, the motor has high phase inductance to restrain the short-circuit current. In addition, an improved optimal torque control strategy is proposed to make the motor work well under the open-circuit fault and short-circuit fault conditions. Simulation and experiment results show that the proposed fault tolerant motor system has excellent fault tolerant capacity, which is able to operate continuously under the third open-circuit fault and second shortcircuit fault condition without system performance degradation, which was not available earlier.     

小波变换在转子系统动静件早期碰摩故障诊断中的应用

利用小波变换理论对转静件早期碰摩故障进行诊断,通过对碰摩故障的仿真结果利用D20小波进行波形分解、利用高斯小波进行小波变换,得出：它们不仅可对早期碰摩进行准确诊断,还可准确诊断进入、脱离碰摩的位置;两种分析结果完全一致,达到了互相验证,从而进一步说明利用小波变换理论对早期碰摩故障进行诊断的有效性。     

无刷直流电机在转子偏心故障时的容错控制研究

在一些工业场合,无刷直流电机需要在转子偏心故障的情形下保持运行状态,而传统的控制策略无法有效地实现容错运行。针对这个问题,提出了一种无刷直流电机在转子偏心时的故障容错控制策略。分析了在传统无刷直流电机控制方法中,每相定子电流参考在波形上是一致的,仅存在一定的相位延迟,而没有考虑电机偏心后导致的反电动势和相电感变化,因此电机偏心将导致未知的转矩脉动。新型控制策略在传统控制策略的基础上采用了在线估计方法,获取了相电感和反电动势的值,从而控制器设置定子电流参考时包含了对偏心故障的考虑和相关运算,从而使电机能够降低转矩脉动,具备一定的故障容错运行能力。最后通过对比试验的方法对新型控制策略进行了试验验证。     

储能飞轮用大功率高速永磁同步电机电磁设计

储能飞轮用高速电机的工作状态包括电动机、发电机及空载三种。提高储能飞轮的能量转换效率、降低电机在各种运行状态的损耗成为其电磁设计的主要任务。从工程应用的角度,对储能飞轮用大功率高速永磁同步电机的绕组损耗、铁心损耗及涡流损耗进行了分析,重点分析了定转子间隙对转子构件涡流损耗的影响,同时提出了一种阶梯式转子永磁体结构,可满足永磁同步电机(PMSM)对空载反电动势的低谐波要求,并提出了转子护套材料的选取原则。最后通过一个算例介绍了电机的设计分析及性能参数的计算。     

基于正交小波变换的目标检测方法

理论分析表明,独立高斯噪声经过正交小波变换后保持方差和独立性不变。基于Mallat的小波多分辨分析,通过对小波系数进行平方律处理,建立了基于正交小波变换的恒虚警率检测器模型,推导了相应的虚警和检测概率公式,分析了噪声未知情况下小波系数序列长度对检测性能的影响,并给出了合适的长度值。实验结果表明,所提出的检测器能满足不同虚警概率和杂波背景的要求,具有较好自适应性。     

可模拟绕组内部故障的双馈风力发电半实物实时仿真平台

双馈风力发电机(DFIG)系统控制复杂,离线仿真与传统全实物的故障试验存在一定局限性。在控制功能强大的MATLAB/Simulink环境下构建基于dSPACE1007系统的双馈风力发电系统半实物实时仿真平台,解决可模拟绕组内部故障的实物电机、dSPACE与Simulink软件三方联调时的数据接口与控制问题。试验结果表明,该平台在DFIG定、转子匝间短路故障工况下,通过Control Desk界面可灵活改变控制参数及算法,实现电机绕组内部故障状态下的容错运行,为DFIG故障检测和容错控制研究提供硬件平台。     

压气机转子叶片叶根断裂故障分析

针对某型燃气轮机磨合试车过程中出现的压气机转子叶片叶根断裂故障,利用故障树的排查方法,从材料、设计、工艺、冶金、实物加工、装配、使用等方面进行了详细的排查,对测量数据进行了深入分析,明确了转、静子碰摩是故障发生的主要原因,转、静子不同心导致涂层和蜂窝发生偏摩,以及转子叶片根部的加工痕迹明显促进了故障的发生.针对故障原因,提出了控制装配和叶片加工质量、改进磨合程序、加强叶片检查的改进措施,使故障得以解决.     

Impulse feature extraction method for machinery fault detection using fusion sparse coding and online dictionary learning

Impulse components in vibration signals are important fault features of complex machines. Sparse coding(SC) algorithm has been introduced as an impulse feature extraction method, but it could not guarantee a satisfactory performance in processing vibration signals with heavy background noises. In this paper, a method based on fusion sparse coding(FSC) and online dictionary learning is proposed to extract impulses efficiently. Firstly, fusion scheme of different sparse coding algorithms is presented to ensure higher reconstruction accuracy. Then, an improved online dictionary learning method using FSC scheme is established to obtain redundant dictionary and it can capture specific features of training samples and reconstruct the sparse approximation of vibration signals. Simulation shows that this method has a good performance in solving sparse coefficients and training redundant dictionary compared with other methods. Lastly, the proposed method is further applied to processing aircraft engine rotor vibration signals. Compared with other feature extraction approaches, our method can extract impulse features accurately and efficiently from heavy noisy vibration signal, which has significant supports for machinery fault detection and diagnosis.