基于阶次自分离的轮毂电机故障诊断方法

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,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...     

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。     

融合自识别功能的商用车线控制动系统

针对传统线控制动系统缺乏自适应识别车辆特征信息和硬件模块连接数量的问题,研究了一种融合自识别功能的线控制动系统,包括多个压力调节阀、轮速传感器、转向角传感器和中央控制单元,通过中央控制单元自动识别制动系统硬件部件的连接状态,使得制动系统能够选择适宜的工作模式,将车辆以40 km/h的速度分别在附着率为0.8和0.4的路面行驶,完成检测识别挂车是否连接在牵引车上、识别传动轴上轮速传感器和压力调节模块和识别转向角传感器和横摆率传感器的实车测试。结果表明,当车辆采取紧急制动时,带有自识别功能的线控制动系统利用中央控制单元能够通过CAN(controller area network)总线检测到轮速传感器、压力调节模块、转向角传感器等硬件的连接状态,并将CAN通信信号反馈到制动总阀,为车辆提供有效的制动力,并且系统在高附着路面的调节能力优于在低附着路面的表现。     

轮毂驱动电动汽车转向行驶时驱动方案的研究

相比于市面上已比较成熟的中央电机驱动电动汽车,轮毂驱动电动汽车底盘更加简单,省去传统的传动链,每个车轮分别由一独立电机直接驱动。如此一来,汽车转向行驶时,车轮之间的差速,就必须通过控制各电机的输出转速来进行控制。以装有完整齿轮齿条转向机构的全轮毂驱动四轮电动汽车为研究对象,结合传统四轮驱动汽车,转向行驶时四轮的速度关系,分别对两轮转向和四轮转向两种情况下的驱动方案进行研究。     

路面和开关磁阻电机作用下电动汽车振动分析

为了分析开关磁电机驱动电动汽车振动性能,基于前轮和后轮路面激励的时间相关性,应用滤波白噪声法描述前轮和后轮路面激励,基于线性模型描述开关磁阻电机垂向激励,采用六自由度汽车振动平面系统描述轮毂电机驱动电动汽车振动.在城市行驶工况的B级路面和车速范围内,对路面和开关磁阻电机作用下电动汽车振动性能进行了研究.研究结果表明,在前轮和后轮电机存在同向偏心的情况下,低速对车轮加速度和车轮动载荷影响大,高速对座椅加速度和悬架动挠度影响大.     

滚动轴承故障振动信号特征与诊断方法

简述了恒转速条件下滚动轴承故障信号共振解调的优点和基本原理,通过实验和理论分析研究了变转速轴承故障振动信号的特点.指出了轴承损伤点冲击信号的非周期性、轴承共振频率随转速变化的变频特性,以及故障信号的双变频调制特性.建立了由变频转速信号为调制信号、变频共振衰减信号为载波的滚动轴承故障模型.给出了阶比循环平稳自相关函数的计算方法.利用循环平稳分析对旋转机械振动信号的解调功能,结合连续隐马尔可夫模型(CHMM)对动态信号的识别能力,提出了一种适用于变转速运转条件下的滚动轴承故障诊断方法,通过实验验证了方法的可行性.     

后轮随动转向车辆非线性动力学特性研究

向后轮随动转向系统中引入一种黏弹性参数可变的黏弹性材料,以替代传统的橡胶衬套;基于黏弹性材料的分数阶本构模型,以及具有饱和特性的非线性魔术轮胎模型,建立了随动转向车辆的三自由度分数阶动力学模型;根据给定的车辆参数,利用MATLAB软件仿真研究了随动转向车辆的横向动力学行为。研究结果表明:在一定的参数条件下,随着车速的提高,后轮随动转向角发生了Hopf分岔现象;当车辆的行驶速度超过某个阈值时,随动转向车辆将发生明显的摆振,后轮随动转向角和车辆横摆角速度时间历程曲线均呈现出具有两个稳定幅值的周期振动,随动转向角相图上出现了两个极限环;后悬架中引入的黏弹性材料参数对随动转向车辆的非线性动力学行为具有明显的影响。该研究为后轮转向车辆横向动力学行为的半主动控制奠定了理论基础。     

电传动履带车辆原地转向控制与D2P实时仿真

为了提高电传动履带车辆的原地转向性能,从履带车辆原地转向动力学模型出发,提出一种基于双电机力矩控制的电传动履带车辆原地转向控制策略,首先增大电机力矩初始值以提高转向响应速度,进而将方向盘转角信号引入横摆角速度负反馈增益从而实现驾驶员对转向速度的控制.使用D2P快速原型开发系统构建了履带车辆原地转向“驾驶员+控制器”在环仿真平台,通过实时仿真对所提出的控制算法进行了验证,结果表明设计的控制策略正确有效,且具有良好的实时性.     

轮毂电驱动汽车乘坐舒适性研究

针对轮毂电驱动汽车乘坐舒适性变差及驱动电机的质量问题, 建立了车身与车轮两自由度四分之一车辆 振动系统模型, 通过计算不变点说明乘坐舒适性变差的原因, 并给出驱动电机的质量要求以提高乘坐舒适性, 并用 Simulink 对结果仿真和验证。 结果表明, 频率不变点不会因为弹簧刚度和阻尼系数的改变而改变, 而且频 率不变点所对应的车身加速度对路面输入速度的幅频特性值很接近极大值, 对乘坐舒适性影响很大, 导致轮毂 电驱动汽车乘坐舒适性变差, 并给出驱动电机最适合整车舒适性的质量要求。     

基于HHT和广义Fourier变换变频调速异步电动机故障诊断

在变频调速异步电动机的故障诊断过程中,由于电源频率的时变性,容易淹没故障特征信号.针对调速过程中常见的恒加速和恒减速运行模式,提出了采用HHT(Hilbert-Huang变换)方法识别运行模式、利用广义Fourier变换进行时频转换的故障诊断方法,可将线调频的电源信号转换为新的时频域的恒频信号.仿真表明该方法能达到突出故障特征的目的.     

基于声矢量传感器阵的汽车加速噪声源方位辨识

为准确确定噪声发生位置, 判断汽车故障类型, 基于声矢量传感器阵, 研究了汽车加速过程中噪声源方位辨识问题。汽车加速过程中噪声的主要成分燃烧噪声在一定的转速范围内可归结为一个线性调频Chirp信号, 利用由传统的无指向性声压传感器和偶极子指向性质点振速传感器构成的以均匀分布面阵排列的声矢量传感器阵对其进行同步、 共点、 直接测量, 得到声场声压和质点振速若干正交分量等信息, 再利用多重信号分类经典算法对其进行时频分析, 从而估计出噪声信号的方位参数, 获得噪声源的具体方位信息。最后通过仿真结果验证了该方法的有效性。     

四轮轮毂电机电动汽车固定横摆角速度增益控制研究

基于四轮轮毂电机电动汽车,对固定横摆角速度增益控制问题进行了研究。首先在Car Sim中建立线控转向汽车模型,应用Isight软件对固定横摆角速度增益进行优化设计。根据四轮轮毂电机电动汽车四轮驱/制动力矩独立可控的优势,基于模糊PI控制理论设计了附加横摆力矩决策控制器。采用驱/制动力规则分配方法对四轮驱/制动力进行合理分配;并通过Car Sim与Simulink联合仿真,选取中低车速变车速蛇形试验工况和高速双移线工况对控制方法进行了验证。结果表明:控制后汽车能够很好地跟踪期望横摆角速度,减轻驾驶员转向负担,有效地提高了汽车低速转向灵敏性、高速转向操纵稳定性和转向行驶舒适性。