高压高速电机通风与散热分析

针对YKS规格的高压高速电机单机容量高、局部温升大等特点,以1台YKS5602 3 000 kW规格的高压高速电机为例,依据电机实际尺寸,建立了电机端部绕组及定转子模型。采用有限元法对流体场与温度场进行了仿真,计算出电机运行时各个通风槽内冷却气体流动情况,并对电机整体进行流固耦合分析,得到高压电机端部绕组及定转子温度场分布。对仿真计算结果分析,并与样机试验数据比较,结果表明:流体场和温度场耦合的方法能够准确地了解YKS电机各个通风槽内的气体流动情况及电机内局部温升分布。     

基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

四相横向磁通永磁电机的三电平滞环电流控制

以新型四相横向磁通永磁电机为研究对象,利用MATLAB/Simulink软件平台以及Simpower System工具箱,对闭环控制系统进行了研究。在传统双闭环调速控制基础上,为滞环电流控制环引入零电平,将滞环分为上滞环和下滞环。综合考虑开关频率与电流THD确定合适的滞环环宽,并根据偏差电流值与滞环环宽比较值得到逆变器控制信号。通过仿真得到各种工况下的电机运行数据,说明该控制方法能够对四相横向磁通永磁电机进行有效控制。     

基于全过程移动监督技术的感应电机定子绕组温度实时监测系统

随着物联网技术的发展,如何将物联网技术与非侵入式电力设备运行状态监测技术相结合成为当前研究热点之一。为了探索基于物联网技术的电气设备运行状态监测新模式,以感应电机定子绕组温度的非侵入式在线监测为出发点,首先提出了一种基于自适应法和最小二乘法的电机定子绕组温度辨识方法,并结合当前物联网技术的发展,设计了一种基于全过程监督技术的感应电机全寿命周期监督定子温度监测系统。以1台5.5 kW感应电机为例进行试验验证,结果表明该系统具有较强的鲁棒性。所提出的理念和技术可以为其他大型电力设备的状态监测提供重要参考和技术支撑。     

粗糙条件熵算法在故障诊断中应用分析

给出了一种基于条件熵的算法,并应用于弹载电子设备故障诊断中。结果表明,诊断结果准确可靠,且弥补了差别矩阵算法和差别函数算法的不足。     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题,在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上,通过引入故障因子定量给出故障量大小,实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时,采用基于统计学基础的包络线算法,通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发,使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证,结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算,基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

无轴承开关磁阻电机拓扑及解耦机理分析

无轴承开关 磁阻电机（Bearingless switched reluctance motor ,BSRM）是一个多变量、非线性且强 耦合的复杂系统。为提高悬浮精度和发挥电机性能,需提升悬浮电流的跟踪及斩波控制水平 ,以及实现转矩与悬浮力的解耦控制,发展结构上具有自解耦功能的新型BSRM拓扑是解决该 问题的有效手段之一。根据现有BSRM转矩与悬浮力的解耦机理和构造特点,对结构上可解耦 的BSRM拓扑进行了归纳与分类,并对每种电机的结构、运行机理及优缺点进行了解析。有别 于现有电机结构,分别提出了双凸定子齿BSRM、宽转子齿BSRM、复合结构BSRM、锥形结构BS RM等4类具有自解耦特性的新型拓扑,并衍生出了每类结构下的不同实现形式,从而进一步 拓展无轴承电机的悬浮理论与应用范围。结合每类结构自身特点,构建与之相适应的运行模 式,以实现旋转和悬浮功能的解耦,从而强化其解耦应用特色。简要分析每种电机转矩和悬 浮力在结构上自解耦的机理,并利用有限元仿真验证其可行性。     

Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications.Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system,which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses.Recently,Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic.Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically.This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal(IRT) image.First,IRT technique is ...     

涡扇发动机传感器故障诊断的快速原型实时仿真

为快速高效地完成涡扇发动机传感器故障诊断算法的硬件在环仿真试验,构建了以NI CompactRIO为核心的传感器故障诊断系统的快速原型实时仿真平台.基于一簇卡尔曼滤波器,在LabVIEW编程环境中建立了传感器故障诊断系统.分别在涡扇发动机模型稳态和动态工作时完成了对单个传感器故障的检测、隔离和重构的硬件在环仿真试验并验证了算法精度.经过大量试验,结果表明:基于卡尔曼滤波器理论的诊断算法能在传感器故障情况下确保控制系统安全运行,诊断精度最高可达1.4%;同时表明,该快速原型实时仿真平台的设计是成功的.研究工作为发动机传感器故障诊断系统的半物理仿真试验奠定了基础.      

IPDI型HTPB推进剂界面软化因素研究

根据界面推进剂状态和粘接拉伸强度,研究了HTPB—IP—DI推进剂界面软化的影响因素。结果表明,存放期间半固化衬层吸收的水分是HTPB—IPDI推进剂界面软化的根源：衬层吸水量的大小决定界面软化的程度;衬层中的吸水性填料、存放时间和环境湿度影响衬层的吸水量;而衬层中的固化催化剂、推进剂中的碱性功能助剂ZGY及高固化温度等因素对界面软化起着明显的促进作用。