航天器永磁同步电机容错式直接转矩控制

电机被广泛应用到航天器的各种关键机构,要求在故障发生时具有带故障运行能力.永磁电机相比于感应电机、磁阻电机具有高功率密度、高可靠性、高效率、低转矩脉动等优点,五相永磁电机相对于传统三相电机,由于相数的增加,电机具有更高的自由度,提升了电机的容错运行性能,具有更高的可靠性,适用于航天器等场合,但存在着绕组开路故障时转矩脉动大和谐波电流含量大的问题.针对此问题本文选用功率密度高且具有更好容错性能的五相永磁同步电机(PMSM),提出一种改进的容错式直接转矩控制算法,通过对零序电流的抑制来减小开路故障时的转矩脉动和谐波电流.通过MATLAB/Simulink搭建了电机控制系统的仿真模型,验证了所提控制策略的正确性.     

基于区间电流的SRM功率变换器短路故障诊断

功率变换器是开关磁阻电机（SRM）调速系统的核心部件之一,也是系统可靠性最弱的环节。针对传统功率变换器短路故障诊断需增加额外硬件、控制器负担大、诊断范围有限等问题,以非对称半桥式功率变换器为研究对象,在深入分析短路故障模式的基础上,为提取明显的故障特征,对电流传感器进行了重新排布,提出了基于特定转子位置区间内电流的功率变换器故障诊断方法。在某相单独励磁区间内,通过另外两相电流传感器输出值之差与前一相输出值的比值,即可快速定位故障器件。所提方法不受电机相数和控制方式限制,控制器负担小,且无需增加额外硬件。仿真和实验验证了方法的有效性。      

基于小波变换和聚类的BLDCM故障检测与识别

为了满足航空用机电作动器(EMA,Electro-Mechanical Actuator)高可靠性和大范围调速的要求,充分利用具有双通道容错结构的无刷直流电动机(BLDCM,Brushless DC Motor)系统特殊的结构和换相特点,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的突变特征,提出一种采用小波变换(WT,Wavelet Transform)与层次聚类算法(HCA,Hierarchical Clustering Algorithm)相结合的故障检测与诊断方法.并通过实际电机系统试验验证了方法的可行性与正确性.试验结果表明,这种方法对电机断相故障、逆变器功率管断路故障具有明显的检测与识别效果,而且不受转速、负载和噪声的影响.信号特征提取算法简单,故障识别方法可靠性高,无需额外设备,易于应用,具有很强的实际操作性.     

基于最小铜耗和最大转矩的双三相永磁电机单相缺相折衷容错控制

多相电机缺相后仍具有额外的自由度与灵活性,可以在实现无扰运行的同时提高系统性能。传统容错控制策略或是最小化电机定子铜耗或是最大化转矩输出能力,无法同时兼顾电机驱动系统的运行效率与带载能力。为此,本文通过分析容错运行时不同控制方式下的容错性能,提出基于最小铜耗和最大转矩的折衷容错控制策略。为减少缺相前后控制框架的改变,基于正常解耦矢量控制实现对缺相电机的容错控制。通过在谐波平面注入特定的基波平面电流分量,实现了电机缺相后的无扰运行。为实现所提容错控制策略,额外引入权重系数权衡电机驱动系统产生的定子铜耗与转矩输出能力。通过分析权重系数对容错性能的影响,得出结论：相比最小铜耗控制方式,所提容错控制策略带载能力更强;相比最大转矩制方式,所提容错控制策略运行效率更高,即所提容错控制策略在提高带载能力的同时实现效率最优。最后,双三相永磁同步电机的实验验证了所提容错控制策略的准确性及有效性。     

基于频谱法的航空起动发电机故障检测与诊断

对航空直流起动发电机的电枢电流波形进行频谱分析可有效地对电机的故障进行检测和诊断.由于电机在运行时其转速是变化的,而电枢电流的纹波信号与电机转速成正比,若对电流进行定时采样,则其频谱会散布在很宽的频率范围内,使频谱特征模糊化,难于利用频谱特征进行故障检测和诊断.采用与转速同步的电流采样方法,得到的频谱称为"阶比谱",在阶比谱上,频谱成分是单一的,因此容易用它来进行故障检测和诊断.文中对起动发电机进行了实验,对线圈短路、绕组元件与换向片开焊、相邻导体短路和转子偏心等四种故障成功地进行了检测和诊断.      

基于电感特征的开关磁阻电机电流斩波控制策略

开关磁阻电机（SRM）运行在基速以下时常采用电流斩波控制（CCC），针对传统电流斩波控制中电流动态跟踪能力弱、换相区内转矩脉动大及功率器件开关频率不固定的问题，根据电感曲线的变化特征进行区间分段，提出一种基于参考电流补偿的电流斩波控制策略。在低电感区段内根据电机转速、负载的大小对参考电流进行补偿，提高相绕组在换相过程中的转矩输出能力和动态响应能力；在电感曲线的线性上升阶段，采用固定频率的脉冲宽度调制(PWM)波进行控制，使输出转矩更平滑。搭建三相12/8极开关磁阻电机仿真模型及硬件在环实验平台，考虑电机在不同转速、负载下的运行工况，选取转矩脉动指标进行对比。仿真与实验结果表明：所提控制策略能有效减小开关磁阻电机的转矩脉动，提高电机的运行性能。     

基于母线电流的无刷直流电机换相位置优化策略

通过分析无刷直流（BLDC）电机换相位置与母线电流的关系,建立了母线电流与换相位置偏差的数学关系,在此基础上提出了一种无位置传感器无刷直流电机换相位置优化策略。该策略以控制绕组电流与反电动势（BEMF）同相位为目标,以换相位置补偿角为被控制量,以母线电流随换相角度的变化率作为偏差量,通过比例积分（PI）调节器调节电机换相位置;并且可以同时校正位置信号检测误差和绕组电感引起的相位偏差。通过实验验证了该策略可以准确、快速地找到最佳换相位置,有效提高电机运行效率。      

基于VMD-MPE的开关磁阻电机功率变换器故障诊断

故障诊断是提升开关磁阻电机(SRM)调速系统可靠性的重要技术。针对功率变换器故障信号非线性不稳定、有效信息易被噪声掩盖的特点, 提出了一种新的故障特征提取方法。对直流母线电流进行变分模态分解, 得到若干本征模态分量, 取多尺度有效模态分量排列熵平均值作为特征向量, 输入支持向量机分类器进行故障识别。为验证所提方法的可行性, 建立仿真模型, 与传统的小波分析等故障诊断方法进行对比；搭建了开关磁阻电机实验台架, 测试了开路、短路故障状态。仿真和实验结果表明:所提方法可减小噪声影响, 提高故障识别准确率。      

基于ANN的故障诊断专家系统的应用研究

介绍一种基于ANN的设备故障智能诊断专家系统模型,探讨了该模型的基本结构和相应的推理机制及故障诊断策略,提出将设备故障分为低层故障和高层故障的思想以及相应的分层诊断、分块进行的诊断策略,并以MK9-5卷接机组为诊断对象,研究了该模型及诊断方法在设备故障智能诊断中的具体应用.     

基于MDP的诊断策略构建方法

针对传统方法忽略测试通过的不确定性因素,缺乏长周期寻优机制,难以在复杂测试系统中生成全局最优诊断策略的问题,提出了一种基于马尔可夫决策过程(MDP)的诊断策略构建方法。该方法将故障检测、隔离的过程表述为系统故障状态的马尔可夫过程,通过引入折扣因子与目标权重,构造了综合效用准则函数的无限折扣模型,并利用策略迭代算法求解出全局平稳最优诊断策略。实例表明,该方法充分考虑了测试通过的不确定性,可实现全局平稳策略寻优,能够有效地指导测试系统实现快速故障检测和隔离。      

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

基于FFT和专家系统的BLDCM系统故障检测与识别

针对具有双通道结构的无刷直流电动机(BLDCM, Brushless DC Motor)容错系统的高可靠性要求和大范围调速特点,在不增加额外设备的条件下,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的特点,提出一种采用归一化快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)方法提取频率特征,再结合基于规则的专家系统进行故障检测与识别的方法,并通过实际电动机系统的试验验证了方法的正确性.试验结果表明:规一化FFT方法可以消除不同转速和不同负载对判断结果的影响;专家系统中阈值的选取可以有效避免实际应用中出现的噪声等因素的影响.算法复杂度低,可靠性高,易于应用,具有很强的实际操作性.     

基于DWNN的机电作动器渐变性故障诊断

飞机飞行控制系统机电作动器（EMA）的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络（DWNN）的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传动装置丝杆和滚珠磨损等多种渐变性故障状态下的运行数据来训练DWNN故障诊断模型;然后,利用训练好的DWNN模型对EMA渐变性故障进行诊断。创新之处在于DWNN模型利用小波分解算法去除了传感器测量信号中高频分量的影响,利用反馈神经网络的记忆能力融合了过去输入的信息和过去预测的信息,提高了对EMA渐变性故障诊断的准确性。通过对某型EMA进行故障诊断实验,仿真结果表明所提出的DWNN方法可以实现对EMA部件渐变性故障的准确诊断。      

无轴承异步电机无径向位置传感器控制

针对无轴承异步电机(BIM)运行中转子位置辨识问题,提出一种基于改进反电动势法的无位置传感器控制方法.该方法在反电动势法(BEMF)的基础上,通过加入低通滤波器减小径向悬浮力绕组磁链的观测误差,同时对低通滤波器引起的相位和幅值偏差进行补偿,获得改进后的径向悬浮力绕组磁链观测模型,根据磁链-位移方程最终获取转子径向偏移,实现转子径向位移自检测.应用这种位置检测方法,建立了无轴承异步电机无位置传感器矢量控制系统,并进行仿真研究.仿真结果表明:该控制系统不仅能有效检测出转子径向位置,且具有优良的转速和转矩特性.进一步的实验结果同样表明:该方法能具有良好的位置在线自检测能力,实现了无轴承异步电机无位置传感器方式下的稳定悬浮运行.