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研究汽車電機的故障診斷論文題目 電動機故障診斷論文篇一
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1.1電機故障診斷的特點
電機的功能是進行電能與機械能量的轉(zhuǎn)換，涉及因素很多，如電路系統(tǒng)、磁路系統(tǒng)、絕緣系統(tǒng)、機械系統(tǒng)、通風散熱系統(tǒng)等。哪一部分工作不良或其相互之間配合不好，都會導致電機出現(xiàn)故障。因此，電機故障要比其它設備的故障更復雜，其故障診斷所涉及到的技術范圍更廣，對診斷人員的要求也就更高。一般來說，電機故障診斷涉及到的知識領域主要有[20]：電機理論、電磁測量、信號處理、計算機技術、熱力學、絕緣技術、人工智能等。電機故障診斷的復雜性還表現(xiàn)在故障特征量的隱含性、故障起因與故障征兆之間的多元性。一種故障可能表現(xiàn)出多種征兆，有時不同故障起因也可能會反映出同一個故障征兆，這種情況下很難立即確定其真正的故障起因。另外，電機的運行還與其負載情況、環(huán)境因素等有關，電機在不同的狀態(tài)下運行，表現(xiàn)出的故障狀態(tài)各不相同，這進一步增加了電機故障診斷難度，所以要求對電機進行故障診斷首先必須掌握電機本身的結構原理、電磁關系和進行運行狀況分析的方法，即掌握電機各種故障征兆與故障起因間的關系的規(guī)律。
1.2實施電機故障診斷的意義
電機的驅(qū)動易受逆變器故障的影響，在交流電機驅(qū)動系統(tǒng)中，逆變器短路故障將會使電機產(chǎn)生有規(guī)律波動的或是恒定的饋電扭矩，使車輛突然減速。研究表明：逆變器出現(xiàn)故障時，永磁感應電機將產(chǎn)生較大的饋電扭矩，而且永磁電機也有存在潛在的高消磁電流的問題。而感應電機在逆變器出現(xiàn)故障時所產(chǎn)生有規(guī)律的饋電扭矩將由于有持續(xù)的負載而迅速衰減，這說明了感應電機具有較高的容錯能力，適應混合動力系統(tǒng)的要求。開關電機磁阻是最具有故障容錯能力的電機，而且當其有一個逆變器支路出現(xiàn)故障時電機仍能產(chǎn)生凈扭矩，另外，開關磁阻電機成本低，結構緊湊，但是開關磁阻電機有較大的噪聲和扭矩脈沖，而且需要位置檢測器，而這些缺點使得開關磁阻電機在現(xiàn)階段不適合應用于混合動力客車上。在混合動力客車動力系統(tǒng)中，電機是作為輔助動力的，而且電機屬于高速旋轉(zhuǎn)設備，如果電機出現(xiàn)故障，電機產(chǎn)生的瞬態(tài)扭矩將使車輛的穩(wěn)定性和動力性將受到影響，而且，電機由高壓電池組驅(qū)動，如果電機出現(xiàn)故障而不能及時容錯，電機產(chǎn)生的瞬態(tài)電流將使電池受到損害，因此在混合動力系統(tǒng)中對電機進行故障診斷是非常必要的。
2.1電機故障的診斷方法
(1)傳統(tǒng)的電機故障診斷方法
在傳統(tǒng)的基于數(shù)學模型的診斷方法中，經(jīng)典的基于狀態(tài)估計或過程參數(shù)估計的方法被應用于電機故障檢測。圖1為用此類方法進行故障診斷的原理框圖。這種方法的優(yōu)點是能深入電機系統(tǒng)本質(zhì)的動態(tài)性質(zhì)，可實現(xiàn)實時診斷，而缺點是需建立精確的電機數(shù)學模型，選擇適當決策方法，因此，當電機系統(tǒng)模型不確定或非線性時，此類方法就難以實現(xiàn)了。
(3)基于模糊邏輯的電機故障診斷方法
圖3為基于模糊邏輯的電機故障診斷方法框圖，故障診斷部分是一個典型的模糊邏輯系統(tǒng)，主要包括模糊化單元、參考電機、底層模糊規(guī)則和解模糊單元。其中，模糊推理和底層模糊規(guī)則是模糊邏輯系統(tǒng)的核心，它具有模擬人的基于模糊概念的推理能力，該推理過程是基于模糊邏輯中的蘊涵關系及推理規(guī)則來進行的。模糊規(guī)則的制定有兩種基本方法：第一，啟發(fā)式途徑來源于實際電機操作者的語言化的經(jīng)驗。第二，是采用自組織策略從正常和故障電機測量獲得的信號進行模糊故障診斷的制定，將此方法通過計算機仿真實現(xiàn)，對電機故障有較好的識別能力。
(4)基于遺傳算法的電機故障診斷方法
遺傳算法是基于自然選擇和基因遺傳學原理的搜索算法，它的推算過程就是不斷接近最優(yōu)解的方法，因此它的特點在于并行計算與全局最優(yōu)。而且，與一般的優(yōu)化方法相比，遺傳算法只需較少的信息就可實現(xiàn)最優(yōu)化控制。由于一個模糊邏輯控制器所要確定的參變量很多，專家的經(jīng)驗只能起到指導作用，很難根據(jù)指導準確地定出各項參數(shù)，而反復試湊的過程就是一個尋優(yōu)的過程，遺傳算法可以應用于該尋優(yōu)過程，較有效地確定出模糊邏輯控制器的結構和數(shù)量。
遺傳算法應用于感應電機基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法的`框圖如圖4所示。設計神經(jīng)網(wǎng)絡的關鍵在于如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡的結構及連接權系數(shù)，這就是一個優(yōu)化問題，其優(yōu)化的目標是使得所設計的神經(jīng)網(wǎng)絡具有盡可能好的函數(shù)估計及分類功能。具體地分，可以將遺傳算法應用于神經(jīng)網(wǎng)絡的設計和訓練兩個方面，分別構成設計遺傳算法和訓練遺傳算法。許多神經(jīng)網(wǎng)絡的設計細節(jié)，如隱層節(jié)點數(shù)、神經(jīng)元轉(zhuǎn)移函數(shù)等，都可由設計遺傳算法進行優(yōu)化，而神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權重可由訓練遺傳算法優(yōu)化。這兩種遺傳算法的應用可使神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和參數(shù)得以優(yōu)化，特別是用dsp來提高遺傳算法的速度，可使故障響應時間小于300μs，不僅單故障信號診斷準確率可達98%，還可用于雙故障信號的診斷，其準確率為66%。
近年來，電機故障診斷的智能方法在傳統(tǒng)方法的基礎上得到了飛速發(fā)展，新型的現(xiàn)代故障診斷技術不斷涌現(xiàn)：神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊邏輯、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等都在電機故障診斷領域得到成功應用。隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，自動化系統(tǒng)的規(guī)模越來越大，使其產(chǎn)生故障的可能性和復雜性劇增，僅靠一種理論或一種方法，無論是智能的還是經(jīng)典的，都很難實現(xiàn)復雜條件下電機故障完全、準確、及時地診斷，而多種方法綜合運用,既可是經(jīng)典方法與智能方法的結合，也可是兩種或多種智能方法的結合，兼顧了實時性和精確度,因此多種方法的有機融合、綜合運用這一趨勢將成為必然，也將成為電機故障在線診斷技術發(fā)展的主流方向。
[1]陳清泉,詹宜君，21世紀的綠色交通工具——電動汽車[m]，北京:清華大學出版社,2001
[2]沈艷霞，紀志成，姜建國，電機故障診斷的人工智能方法綜述，微特電機，2004年
[3]tingfuzzyrulesbylearningfromexamples[j].ems,man,andcybernetics,1992
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