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基于阵列漏磁信号分析的无刷直流电机高阻接触故障诊断研究
被引量：
14
1
作者
武智超
王慧
+2 位作者
王吉亮
王骁贤
陆思良
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第11期108-114,共7页
无刷直流电机具有效率高、能量密度高、噪音低等优点进而被广泛应用于汽车、工业自动化、航空航天等领域。高阻接触(high resistance connection,HRC)故障是电机的典型故障之一,该故障严重时会导致急剧温升乃至火灾,因而无刷直流电机的...
无刷直流电机具有效率高、能量密度高、噪音低等优点进而被广泛应用于汽车、工业自动化、航空航天等领域。高阻接触(high resistance connection,HRC)故障是电机的典型故障之一,该故障严重时会导致急剧温升乃至火灾,因而无刷直流电机的HRC故障研究具有重要的意义。通常采用电流电压信号分析的方法诊断HRC故障,但现有的方法仍存在局限与不足。针对此问题,设计了一种新的结合阵列漏磁信号分析和机器学习的方法实现无刷直流电机HRC故障的定位和定量分析。首先通过安装在电机外壳的霍尔传感器阵列采集多通道漏磁信号,利用神经网络分析漏磁信号的时域特征实现电机HRC故障检测和定位。在确定故障相之后,利用另一个神经网络模型分析漏磁信号频域特征实现HRC故障的定量分析。实验结果表明,提出的方法检测和定位故障的精度为98.75%,故障定量分析的平均均方根误差为0.018Ω。该方法具有非侵入式测量、易于实现、效率高等优点,对提升无刷直流电机HRC故障检测精度和效率具有促进作用。
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关键词
无刷直流电机
HRC故障诊断
霍尔传感器阵列
漏磁信号
神经网络
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职称材料
基于多尺度信号调节自编码器的永磁电机故障诊断研究
被引量：
8
2
作者
汪文龙
贺长波
+1 位作者
王骁贤
陆思良
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第14期164-171,共8页
永磁电机在工业自动化及新能源汽车等领域具有重要的应用,电机故障诊断对于保障运动控制精度和避免停机损失具有十分重要的意义。现代信号处理方法和人工智能技术被广泛应用于电机故障诊断,然而在强噪声干扰情况下如何精确识别电机故障...
永磁电机在工业自动化及新能源汽车等领域具有重要的应用,电机故障诊断对于保障运动控制精度和避免停机损失具有十分重要的意义。现代信号处理方法和人工智能技术被广泛应用于电机故障诊断,然而在强噪声干扰情况下如何精确识别电机故障类型仍是一个挑战。该研究设计一种新的多尺度信号调节自编码器,首先采集电机的振动信号并通过小波变换分解得到信号的多尺度特征,研究各个尺度特征对自编码器分类精度的影响,随后根据多尺度特征对应的精度进行原信号的调节和重构,再将调节信号输入自编码器中,最终提升电机故障类型识别的精度。试验结果表明,该方法相比于传统方法,在强背景噪声干扰情况下能够有效识别电机的8种健康或故障状态,并且具有良好的抗噪性和稳定性。
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关键词
永磁电机
故障诊断
小波分解
多尺度信号调节
自编码器
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职称材料
题名
基于阵列漏磁信号分析的无刷直流电机高阻接触故障诊断研究
被引量：
14
1
作者
武智超
王慧
王吉亮
王骁贤
陆思良
机构
安徽大学
电气工程
与自动化
学院
西南交通
大学
牵引动力
国家
重点
实验室
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第11期108-114,共7页
基金
国家自然科学基金(52075002)项目资助。
文摘
无刷直流电机具有效率高、能量密度高、噪音低等优点进而被广泛应用于汽车、工业自动化、航空航天等领域。高阻接触(high resistance connection,HRC)故障是电机的典型故障之一,该故障严重时会导致急剧温升乃至火灾,因而无刷直流电机的HRC故障研究具有重要的意义。通常采用电流电压信号分析的方法诊断HRC故障,但现有的方法仍存在局限与不足。针对此问题,设计了一种新的结合阵列漏磁信号分析和机器学习的方法实现无刷直流电机HRC故障的定位和定量分析。首先通过安装在电机外壳的霍尔传感器阵列采集多通道漏磁信号,利用神经网络分析漏磁信号的时域特征实现电机HRC故障检测和定位。在确定故障相之后,利用另一个神经网络模型分析漏磁信号频域特征实现HRC故障的定量分析。实验结果表明,提出的方法检测和定位故障的精度为98.75%,故障定量分析的平均均方根误差为0.018Ω。该方法具有非侵入式测量、易于实现、效率高等优点,对提升无刷直流电机HRC故障检测精度和效率具有促进作用。
关键词
无刷直流电机
HRC故障诊断
霍尔传感器阵列
漏磁信号
神经网络
Keywords
BLDCM
HRC fault diagnosis
Hall sensor array
leakage flux signal
neural network
分类号
TM12 [电气工程—电工理论与新技术]
TP306.3 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于多尺度信号调节自编码器的永磁电机故障诊断研究
被引量：
8
2
作者
汪文龙
贺长波
王骁贤
陆思良
机构
安徽大学电气工程与自动化学院高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室
中国科学
技术
大学
精密机械与精密仪器系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第14期164-171,共8页
基金
国家自然科学基金(52075002)。
文摘
永磁电机在工业自动化及新能源汽车等领域具有重要的应用,电机故障诊断对于保障运动控制精度和避免停机损失具有十分重要的意义。现代信号处理方法和人工智能技术被广泛应用于电机故障诊断,然而在强噪声干扰情况下如何精确识别电机故障类型仍是一个挑战。该研究设计一种新的多尺度信号调节自编码器,首先采集电机的振动信号并通过小波变换分解得到信号的多尺度特征,研究各个尺度特征对自编码器分类精度的影响,随后根据多尺度特征对应的精度进行原信号的调节和重构,再将调节信号输入自编码器中,最终提升电机故障类型识别的精度。试验结果表明,该方法相比于传统方法,在强背景噪声干扰情况下能够有效识别电机的8种健康或故障状态,并且具有良好的抗噪性和稳定性。
关键词
永磁电机
故障诊断
小波分解
多尺度信号调节
自编码器
Keywords
permanent-magnet motor
fault diagnosis
wavelet transform
multiscale signal tuning
auto-encoder
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于阵列漏磁信号分析的无刷直流电机高阻接触故障诊断研究
武智超
王慧
王吉亮
王骁贤
陆思良
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多尺度信号调节自编码器的永磁电机故障诊断研究
汪文龙
贺长波
王骁贤
陆思良
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022
8
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职称材料
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