基于阶次自分离的轮毂电机故障诊断方法研究

轮毂电机作为电动汽车四轮独立驱动系统的动力源,其运行状态直接关系着整车安全。为了逐步实现对轮毂电机运行状态的监测,本文提出一种新的方法--阶次自分离方法,以适应其复杂多变的行驶工况。本方法克服了传统阶次跟踪方法需同时采集转速信号和振动信号的局限性,仅针对转速信号进行研究,并提取其中蕴藏的非正常波动成分,同时借鉴传统阶次跟踪方法对时域非平稳信号的处理方式,对波动成分进行角域重采样和傅里叶变换,凸显出蕴藏于转速信号中的故障特征,进而实现对轮毂电机的故障诊断。结合Matlab仿真分析和轮毂电机漏电故障试验,结果表明阶次自分离方法可有效识别出轮毂电机漏电故障特征。     

永磁无刷直流电机漏电故障分析及诊断

针对用永磁无刷直流电机电流信号对其漏电故障进行诊断易受汽车电池系统干扰的问题,提出一种对其转速信号进行故障特征提取的方法——阶次自分离方法.该方法以转速信号为分析对象,借鉴传统阶次分析法对变速信号的处理方式,从输出转速信号中分离出转速波动成分,对转速波动成分进行角域重采样,基于转速波动成分的阶次分析,提取由故障状态而引起转速非正常波动的阶次特征.基于永磁无刷直流电机相间漏电故障分析得知漏电故障会使电机产生转速故障信号,通过电机Matlab/Simulink仿真和漏电故障试验,分析不同漏电程度下电机输出转速信号的阶次特征,可以有效地识别电机漏电故障状态.     

基于狼群算法的轮毂电机故障诊断方法

针对电动汽车复杂多变的行驶工况及轮毂电机特殊的运行环境极易影响车辆行驶安全的问题,研究一种有效的轮毂电机故障诊断方法非常重要.由于单一特征参数传递的信息往往具有局限性,提出了一种基于狼群算法的多特征参数融合诊断方法.基于常见的故障诊断用特征参数在轮毂电机不同运行状态下Weibull分布的重合程度,选取多个灵敏度高的特征参数,然后通过狼群算法对多个特征参数融合,最后根据多特征参数融合信息的Weibull分布诊断其是否有故障及故障程度.搭建了轮毂电机漏电故障试验系统,进行了漏电故障试验.结果表明,基于狼群算法的多特征参数融合诊断方法可以有效识别区分轮毂电机的电气故障.     

基于WMM-HMM的轮毂电机机械故障诊断方法

为有效监控电动汽车用轮毂电机的运行状态,保障整车的运行安全,提出了一种基于混合Weibull分布模型(WMM)与隐马尔科夫模型(HMM)的轮毂电机机械故障诊断方法(WMM-HMM诊断法).首先,利用轮毂电机振动信号提取敏感特征参数,用以表征其运行状态,建立观测序列.其次,利用WMM对轮毂电机各种运行状态下有限的观测序列进行拓展,获取足量的观测序列作为HMM的训练样本集,确立HMM参数,进而在低、中速工况下分别构建轮毂电机运行状态的WMM-HMM诊断模型.最后,定制相应的故障轮毂电机,搭建试验台,对所提出的方法进行验证.结果表明:所提出的方法能够在低、中速工况下精确识别出轮毂电机的机械故障状态,较传统方法识别精度至少提高了9.3%.     

基于AHN的轮毂电机轴承故障特征提取方法

针对间歇性强干扰下轮毂电机用深沟球轴承常见的机械故障,提出一种基于人工碳氢网络(AHN)技术的故障特征提取方法.该方法将监测信号分割成多个窗口以模拟碳氢分子,构建人工碳氢混合物网络模型.基于有机化合物及其分子对信息的封装特性,实现局部信号中高低频信号的分离,滤除干扰信号,并基于正态分布3σ原则选取间歇性强干扰下微弱的非平稳瞬态冲击信号,提取故障特征.通过仿真信号和轮毂电机综合台架实验,验证了该方法可有效提取轮毂电机用深沟球轴承的故障特征.     

基于改进DFA和LDA的永磁同步电机机械故障检测

为提高故障检测的精度，研究了变转速工况下永磁同步电机的机械故障检测方法.首先，分析了电机轴承、转子偏心及其复合故障的振动特性；其次，采用Vold-Kalman算法对故障特征分量进行跟踪提取，并通过信号重构消除转速变化对故障特征分量的影响；提出一种基于改进去趋势波动分析和线性判别式分析的机械故障检测方法，实现对重构信号的故障特征提取和故障检测；最后，对所提出故障检测方法的有效性进行实验验证.实验结果表明文中所提出方法的故障检测精度为88%.     

基于FrFT滤波和LMS降噪的变转速滚动轴承故障诊断

变速工况下的机械故障诊断逐渐成为旋转机械监控领域的一个热门课题,在变转速下故障更容易发生且伴随更大的噪声,而相应的降噪问题目前却没有可靠的解决方法。因此提出一种基于分数阶傅里叶变换（FrFT）滤波和最小均方算法（LMS）降噪的故障诊断方法,对变转速工况下轴承振动信号进行降噪,进而提取非平稳故障特征。首先,同时获得滚动轴承振动加速度信号和转速信号;然后对Hilbert解调后的振动信号进行峰值搜索FrFT,按照搜索得到的最佳阶次和分数阶域聚集位置进行FrFT滤波;再将FrFT滤波得到的信号作为参考信号,原包络信号作为输入信号,进行LMS自适应降噪;最后对降噪后的信号按照转速重采样进行阶次分析,将包络阶次谱中的突出特征与故障特征阶次对比,判断故障。该方法可成功应用于变转速工况下滚动轴承的试验数据处理,证明了方法的有效性。     

齿轮噪声干扰及变转速下的滚动轴承故障诊断

齿轮噪声以及变转速运行是干扰滚动轴承故障诊断的常见因素,针对上述两种因素同时对滚动轴承故障诊断的干扰,引入了集合经验模态分解(EEMD)方法以去除轴承信号中的齿轮噪声,将齿轮峰值啮合倍频(IDMM)等效为滚动轴承的瞬时转频,阶比跟踪以去除转速变化对滚动轴承故障诊断的影响,并将此方法命名为基于EEMD和IDMM的滚动轴承故障诊断方法.仿真和实测信号分析证明该方法能有效去除齿轮噪声和转速变化对滚动轴承故障诊断的影响,同时提高故障特征阶比的幅值,节省转速测量装置.     

基于有限状态机的电机霍尔传感器故障诊断与补偿策略

针对在复杂工况下运行的永磁无刷电机霍尔位置传感器故障,提出了基于有限状态机的故障诊断方法.该方法可准确区分正常霍尔信号、故障霍尔信号以及反向霍尔信号,并将有限状态机与设计的超螺旋转速观测器相结合,实现了对发生在任意扇区内霍尔位置传感器故障的实时检测.在此基础上,设计了霍尔信号补偿控制器,利用正常霍尔传感器与转速观测器的估计转速生成补偿霍尔信号,使电机能在单个或2个霍尔位置传感器故障时,仍能保持稳定运行,并减小了故障引起的性能波动.最后,利用永磁无刷电机实验平台对所提控制策略进行了验证.实验结果表明,所提故障诊断方法能及时检测出霍尔传感器故障,后续的补偿控制策略也能保证故障后电机的平稳运行.     

混合动力车辆永磁同步轮毂电机转速自抗扰控制

为解决复杂扰动条件下混合动力车辆永磁同步轮毂电机转速跟踪精度不高的问题,建立了永磁同步轮毂电机转速自抗扰控制系统模型,进行了自抗扰控制参数整定。分别在负载转矩扰动和模型失配扰动条件下,研究了自抗扰控制下永磁同步轮毂电机转速响应情况,并与优化调整参数的PID控制器的仿真结果进行对比。结果表明:自抗扰控制在提升永磁同步轮毂电机转速响应快速性和减小转速超调方面的独特优势。     

微电机噪声信号的小波包分析与故障检测

电机运转噪声中包含了电机状态的信息,分析了微电机的噪声源及噪声信号特征,基于最优小波包基和Donoho软阈值消噪方法对一组微电机标准信号和故障信号进行了消噪处理,比较低频信号成分的功率谱得出故障特征频率,从而确定电机故障,结果表明该方法能有效实现对电机的故障检测.     

经验模式分解在发动机故障特征提取中的应用

针对中高速工况发动机瞬时转速信号波形杂乱、故障特征提取困难的问题,基于经验模式分解(EMD)分析瞬时转速信号、提取故障特征的方法,采用一种"筛"算法,逐次分离具有不同特征时间尺度的信号成分,从揭示信号中内嵌的不同频率的振荡模式;测试了汽油机中速和低速、正常和失火故障时的瞬时转速信号,并进行了EMD分析。结果表明:经验模式分解能够有效地分离发动机中高速工况时瞬时转速信号中存在的高频转速波动,得到经提纯的反映各缸燃爆工况的瞬时转速,从而有效地提取发动机失火故障特征。该方法可以作为发动机故障人工智能诊断的前处理步骤,具有一定的工程应用价值。     

转矩波动下电动轮纵向阶次振动特性及理论分析

针对轮毂电机转矩波动激励引起的电动轮系统振动问题,通过台架试验测得了电动轮运行工况下振动加速度信号,揭示了电动轮系统纵向振动的阶次特征和高频特性.基于电机电磁转矩解析模型从磁场相互作用的角度分析了永磁体磁场非正弦分布和电流谐波对转矩波动的贡献,进而解释了电动轮阶次振动的来源,即电动轮6.0阶振动由永磁体非正弦分布引起;1.0阶振动主要由电流谐波引起;6.5阶振动则由电流谐波和永磁体非正弦分布共同引起.为解释电动轮高频振动现象建立了基于刚性环理论的电动轮动力学模型并进行模态分析,结果表明,电动轮3个共振峰处高频振动分别对应轮胎和车轮同向旋转、反向旋转和纵向平移模态.     

变工况滚动轴承故障诊断方法研究

旋转机械设备在升降速、电源电压波动、载荷变化等情况下其转速将是非恒速的,将导致旋转设备中的滚动轴承在变速条件下运行,现有滚动轴承故障诊断方法中的共振解调方法在变工况条件下谱图将变得模糊,影响诊断的准确性,甚至无法获取故障特征频率。提出了对共振解调获得的包络信号采用阶比分析的方法,在无需鉴相硬件设备的前提下,提取滚动轴承的故障特征频率,实验结果证明包络信号的阶比谱可以很好地反映鼓掌特征;对精确诊断滚动轴承的故障有实际意义。     

永磁同步电机驱动系统质量不平衡故障的复合容错控制

针对永磁同步电机系统质量不平衡故障引起的转速波动,提出一种基于负载转矩观测器的质量不平衡故障复合自抗扰容错控制方法.首先,对质量不平衡故障进行动力学分析,推导出负载转矩的数学模型,通过电机与负载之间的力矩耦合关系,建立故障状态下的机电耦合模型并设计负载观测器;其次,根据负载转矩观测器估计的故障模型信息优化扩张状态观测器的设计,并利用前馈补偿减小故障对整个系统性能的影响.仿真结果表明,所提的复合容错控制策略可以实现电机驱动系统在故障状态下的稳定性能,能有效降低转速和负载转矩的波动,减弱电机驱动系统中负载不平衡故障所致影响,具有较高的容错性能.     

基于短时分数阶傅里叶变换的异步电机转子断条故障诊断

分析了异步电机在启动、稳态、失电三种运行状态下的转子断条故障情况,根据电机启动过程中故障特征频率的特点,提出一种基于短时分数阶傅里叶变换(STFrFT)的转子故障诊断方法。采用STFrFT对定子启动电流信号进行时频分析,解决了故障信号和工频信号难以分离、不易提取的问题。实验结果表明,该方法不仅能有效检测出故障信号,而且能反映出故障特征频率的变化趋势。     

变速重载设备齿轮箱轴承故障的改进阶次包络分析方法

针对变速重载设备振动信号中轴承故障特征提取时易受齿轮振动干扰的问题,提出了一种融合齿轮和轴承参数信息的改进阶次包络分析方法。先利用设备转速信息,对原始振动信号进行插值重采样处理,将非平稳时域信号转化为平稳角域信号;再利用齿轮齿数和轴承故障特征系数信息,采用以齿轮啮合频率及其谐波为中心频率,以轴承最大故障特征系数的倍频为带宽的阶次域频带分割方法,计算频带能量并排序,选择能量较大的频带作为解调频带进行滤波;最后利用Hilbert解调方法对上述滤波后的信号进行阶次包络平均处理,最终实现轴承故障的识别和诊断。通过齿轮啮合动力学分析,解释了轴承故障冲击成分对齿轮频带的调制作用,实际应用结果表明:提出的方法在频带选择时融合了和故障相关的设备参数信息,所选频带的可解释性强,且综合利用了与故障相关的多段频谱结构信息,通过阶次包络平均处理进行解调谱特征融合,提高了诊断结果的鲁棒性和准确度,为变速重载设备轴承故障预测和诊断提供了一种新的方法。     

基于LabVIEW编程语言的重采样阶次比分析研究

阶次分析是旋转体机械振动监测及故障诊断的最重要方法之一,因为转速的波动会使频谱图上基频以及各次谐波分量变得模糊.基于重采样原理的阶次分析是实现信号从等时采样到等角度采样的一种信号处理方法,它主要能解决因转速波动而产生的谐波分量重叠所带来的困难.本文主要通过对比基于LabVIEW编程语言的频谱分析和阶次比分析在研究变速旋转体振动信号中的优劣势,深入探讨实现阶次比分析的原理过程.     

基于LabVIEW编程语言的重采样阶次比分析研究

阶次分析是旋转体机械振动监测及故障诊断的最重要方法之一,因为转速的波动会使频谱图上基频以及各次谐波分量变得模糊。基于重采样原理的阶次分析是实现信号从等时采样到等角度采样的一种信号处理方法,它主要能解决因转速波动而产生的谐波分量重叠所带来的困难。本文主要通过对比基于LabVIEW编程语言的频谱分析和阶次比分析在研究变速旋转体振动信号中的优劣势,深入探讨实现阶次比分析的原理过程。     

基于声学信号瓶颈特征的滚动轴承故障诊断

为有效诊断滚动轴承的健康状态,针对运行监测声学信号特征微弱的特点,提出了基于声学信号瓶颈特征的滚动轴承故障诊断方法.首先提取滚动轴承声学信号的多维特征参数,通过自编码网络降低特征维数,获取有效反映滚动轴承运行状态的瓶颈特征,最后训练支持向量机实现滚动轴承故障诊断.通过对滚动轴承不同故障状态的模拟试验分析,并与传统方法对比,可知本文提出的方法具有更高的诊断正确率.