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      2. 研究汽車(chē)電機(jī)的故障診斷論文

        時(shí)間:2021-06-11 18:48:58 論文 我要投稿

        研究汽車(chē)電機(jī)的故障診斷論文

          摘要:本文闡述了汽車(chē)電機(jī)故障診斷的特點(diǎn)和意義,并詳細(xì)介紹了多種汽車(chē)電機(jī)故障診斷的方法。

        研究汽車(chē)電機(jī)的故障診斷論文

          關(guān)鍵字:汽車(chē)電機(jī)故障方法

          1.電機(jī)故障診斷的特點(diǎn)及實(shí)施電機(jī)故障診斷的意義

          1.1電機(jī)故障診斷的特點(diǎn)

          電機(jī)的功能是進(jìn)行電能與機(jī)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(jī)械系統(tǒng)、通風(fēng)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(huì)導(dǎo)致電機(jī)出現(xiàn)故障。因此,電機(jī)故障要比其它設(shè)備的故障更復(fù)雜,其故障診斷所涉及到的技術(shù)范圍更廣,對(duì)診斷人員的要求也就更高。一般來(lái)說(shuō),電機(jī)故障診斷涉及到的知識(shí)領(lǐng)域主要有[20]:電機(jī)理論、電磁測(cè)量、信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)技術(shù)、熱力學(xué)、絕緣技術(shù)、人工智能等。電機(jī)故障診斷的復(fù)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(shí)不同故障起因也可能會(huì)反映出同一個(gè)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(jī)的運(yùn)行還與其負(fù)載情況、環(huán)境因素等有關(guān),電機(jī)在不同的狀態(tài)下運(yùn)行,表現(xiàn)出的故障狀態(tài)各不相同,這進(jìn)一步增加了電機(jī)故障診斷難度,所以要求對(duì)電機(jī)進(jìn)行故障診斷首先必須掌握電機(jī)本身的結(jié)構(gòu)原理、電磁關(guān)系和進(jìn)行運(yùn)行狀況分析的方法,即掌握電機(jī)各種故障征兆與故障起因間的關(guān)系的規(guī)律。

          1.2實(shí)施電機(jī)故障診斷的意義

          電機(jī)的驅(qū)動(dòng)易受逆變器故障的影響,在交流電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中,逆變器短路故障將會(huì)使電機(jī)產(chǎn)生有規(guī)律波動(dòng)的或是恒定的饋電扭矩,使車(chē)輛突然減速。研究表明:逆變器出現(xiàn)故障時(shí),永磁感應(yīng)電機(jī)將產(chǎn)生較大的饋電扭矩,而且永磁電機(jī)也有存在潛在的高消磁電流的問(wèn)題。而感應(yīng)電機(jī)在逆變器出現(xiàn)故障時(shí)所產(chǎn)生有規(guī)律的饋電扭矩將由于有持續(xù)的負(fù)載而迅速衰減,這說(shuō)明了感應(yīng)電機(jī)具有較高的容錯(cuò)能力,適應(yīng)混合動(dòng)力系統(tǒng)的要求。開(kāi)關(guān)電機(jī)磁阻是最具有故障容錯(cuò)能力的電機(jī),而且當(dāng)其有一個(gè)逆變器支路出現(xiàn)故障時(shí)電機(jī)仍能產(chǎn)生凈扭矩,另外,開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)成本低,結(jié)構(gòu)緊湊,但是開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)有較大的噪聲和扭矩脈沖,而且需要位置檢測(cè)器,而這些缺點(diǎn)使得開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)在現(xiàn)階段不適合應(yīng)用于混合動(dòng)力客車(chē)上。在混合動(dòng)力客車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)中,電機(jī)是作為輔助動(dòng)力的,而且電機(jī)屬于高速旋轉(zhuǎn)設(shè)備,如果電機(jī)出現(xiàn)故障,電機(jī)產(chǎn)生的瞬態(tài)扭矩將使車(chē)輛的穩(wěn)定性和動(dòng)力性將受到影響,而且,電機(jī)由高壓電池組驅(qū)動(dòng),如果電機(jī)出現(xiàn)故障而不能及時(shí)容錯(cuò),電機(jī)產(chǎn)生的瞬態(tài)電流將使電池受到損害,因此在混合動(dòng)力系統(tǒng)中對(duì)電機(jī)進(jìn)行故障診斷是非常必要的。

          2.電機(jī)的故障診斷方法及典型故障診斷分析

          2.1電機(jī)故障的診斷方法

          (1)傳統(tǒng)的電機(jī)故障診斷方法

          在傳統(tǒng)的基于數(shù)學(xué)模型的診斷方法中,經(jīng)典的基于狀態(tài)估計(jì)或過(guò)程參數(shù)估計(jì)的方法被應(yīng)用于電機(jī)故障檢測(cè)。圖1為用此類(lèi)方法進(jìn)行故障診斷的原理框圖。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是能深入電機(jī)系統(tǒng)本質(zhì)的動(dòng)態(tài)性質(zhì),可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)診斷,而缺點(diǎn)是需建立精確的電機(jī)數(shù)學(xué)模型,選擇適當(dāng)決策方法,因此,當(dāng)電機(jī)系統(tǒng)模型不確定或非線性時(shí),此類(lèi)方法就難以實(shí)現(xiàn)了。

          (3)基于模糊邏輯的電機(jī)故障診斷方法

          圖3為基于模糊邏輯的電機(jī)故障診斷方法框圖,故障診斷部分是一個(gè)典型的模糊邏輯系統(tǒng),主要包括模糊化單元、參考電機(jī)、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(guò)程是基于模糊邏輯中的蘊(yùn)涵關(guān)系及推理規(guī)則來(lái)進(jìn)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(lái)源于實(shí)際電機(jī)操作者的語(yǔ)言化的經(jīng)驗(yàn)。第二,是采用自組織策略從正常和故障電機(jī)測(cè)量獲得的信號(hào)進(jìn)行模糊故障診斷的制定,將此方法通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真實(shí)現(xiàn),對(duì)電機(jī)故障有較好的識(shí)別能力。

          (4)基于遺傳算法的電機(jī)故障診斷方法

          遺傳算法是基于自然選擇和基因遺傳學(xué)原理的搜索算法,它的推算過(guò)程就是不斷接近最優(yōu)解的方法,因此它的特點(diǎn)在于并行計(jì)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(shí)現(xiàn)最優(yōu)化控制。由于一個(gè)模糊邏輯控制器所要確定的參變量很多,專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)只能起到指導(dǎo)作用,很難根據(jù)指導(dǎo)準(zhǔn)確地定出各項(xiàng)參數(shù),而反復(fù)試湊的過(guò)程就是一個(gè)尋優(yōu)的過(guò)程,遺傳算法可以應(yīng)用于該尋優(yōu)過(guò)程,較有效地確定出模糊邏輯控制器的結(jié)構(gòu)和數(shù)量。

          遺傳算法應(yīng)用于感應(yīng)電機(jī)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法的`框圖如圖4所示。設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵在于如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及連接權(quán)系數(shù),這就是一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題,其優(yōu)化的目標(biāo)是使得所設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有盡可能好的函數(shù)估計(jì)及分類(lèi)功能。具體地分,可以將遺傳算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練兩個(gè)方面,分別構(gòu)成設(shè)計(jì)遺傳算法和訓(xùn)練遺傳算法。許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié),如隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、神經(jīng)元轉(zhuǎn)移函數(shù)等,都可由設(shè)計(jì)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重可由訓(xùn)練遺傳算法優(yōu)化。這兩種遺傳算法的應(yīng)用可使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)得以?xún)?yōu)化,特別是用DSP來(lái)提高遺傳算法的速度,可使故障響應(yīng)時(shí)間小于300μs,不僅單故障信號(hào)診斷準(zhǔn)確率可達(dá)98%,還可用于雙故障信號(hào)的診斷,其準(zhǔn)確率為66%。

          近年來(lái),電機(jī)故障診斷的智能方法在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上得到了飛速發(fā)展,新型的現(xiàn)代故障診斷技術(shù)不斷涌現(xiàn):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等都在電機(jī)故障診斷領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展,自動(dòng)化系統(tǒng)的規(guī)模越來(lái)越大,使其產(chǎn)生故障的可能性和復(fù)雜性劇增,僅靠一種理論或一種方法,無(wú)論是智能的還是經(jīng)典的,都很難實(shí)現(xiàn)復(fù)雜條件下電機(jī)故障完全、準(zhǔn)確、及時(shí)地診斷,而多種方法綜合運(yùn)用,既可是經(jīng)典方法與智能方法的結(jié)合,也可是兩種或多種智能方法的結(jié)合,兼顧了實(shí)時(shí)性和精確度,因此多種方法的有機(jī)融合、綜合運(yùn)用這一趨勢(shì)將成為必然,也將成為電機(jī)故障在線診斷技術(shù)發(fā)展的主流方向。

          參考文獻(xiàn):

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