针对长定子直线同步电机(long-stator linear synchronous motor,简称LSLSM)定子绕组匝间短路(stator winding inter-turn short circuit,简称ITSC)故障在强噪声与复杂工况下特征微弱,传统电机电流特性分析方法难以实现早期精准检测的问...针对长定子直线同步电机(long-stator linear synchronous motor,简称LSLSM)定子绕组匝间短路(stator winding inter-turn short circuit,简称ITSC)故障在强噪声与复杂工况下特征微弱,传统电机电流特性分析方法难以实现早期精准检测的问题,提出了一种基于迭代自适应多重同步压缩变换(iterative adaptive multiple synchronous compression of transform,简称IAMST)的时频分析方法,通过最优路径搜索与时频脊线压缩提升故障特征能量聚集性,实现LSLSM定子绕组故障的可靠识别。首先,建立常导高速磁浮机-电-磁耦合模型,揭示ITSC故障下d轴电流残差信号以二次谐波为主导的故障特征机理,并分析其对车辆牵引性能的影响;其次,提出IAMST算法,采用改进型Viterbi算法结合动态指数平滑预测,实现强噪声环境下瞬时频率(instantaneous frequency,简称IF)的精准初始化;然后,通过迭代压缩细化机制,将时频能量聚焦于真实IF脊线,克服传统方法的交叉干扰与噪声敏感性问题;最后,基于硬件在环(hardware-in-the-loop,简称HIL)平台开展故障注入实验。结果表明,IAMST方法为非平稳信号时频分析提供了一种抗噪性强、特征分辨率高的解决方案,为磁浮列车LSLSM定子绕组早期故障检测提供了可靠的技术支撑。展开更多
匝间短路是无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)的常见故障之一,因此开展短路下电机在线检测非常关键。目前,关于BLDCM匝间短路在线检测的研究鲜见报道,同时BLDCM的机械结构、驱动方式与其他类型电机差异明显,现有的研究成果无法直...匝间短路是无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)的常见故障之一,因此开展短路下电机在线检测非常关键。目前,关于BLDCM匝间短路在线检测的研究鲜见报道,同时BLDCM的机械结构、驱动方式与其他类型电机差异明显,现有的研究成果无法直接适用。为此,该文提出基于零序电压特性的无刷直流电机匝间短路在线检测法,构建新的特征参数指标。首先,建立匝间短路下绕组解析模型,理论推导故障下零序电压基频分量的演变特性;其次,联合三相电流与零序电压基频分量,提出全新的故障相定位参数与故障程度评估参数;最后,为了验证所提方法的有效性,联合Simulink仿真模型与实验平台开展研究,结果表明该方法能有效实现匝间短路的故障检测、故障相定位及故障程度评估。另外,该方法对电机瞬时状态具有鲁棒性,能够实现BLDCM匝间短路的实时检测。展开更多
文摘针对长定子直线同步电机(long-stator linear synchronous motor,简称LSLSM)定子绕组匝间短路(stator winding inter-turn short circuit,简称ITSC)故障在强噪声与复杂工况下特征微弱,传统电机电流特性分析方法难以实现早期精准检测的问题,提出了一种基于迭代自适应多重同步压缩变换(iterative adaptive multiple synchronous compression of transform,简称IAMST)的时频分析方法,通过最优路径搜索与时频脊线压缩提升故障特征能量聚集性,实现LSLSM定子绕组故障的可靠识别。首先,建立常导高速磁浮机-电-磁耦合模型,揭示ITSC故障下d轴电流残差信号以二次谐波为主导的故障特征机理,并分析其对车辆牵引性能的影响;其次,提出IAMST算法,采用改进型Viterbi算法结合动态指数平滑预测,实现强噪声环境下瞬时频率(instantaneous frequency,简称IF)的精准初始化;然后,通过迭代压缩细化机制,将时频能量聚焦于真实IF脊线,克服传统方法的交叉干扰与噪声敏感性问题;最后,基于硬件在环(hardware-in-the-loop,简称HIL)平台开展故障注入实验。结果表明,IAMST方法为非平稳信号时频分析提供了一种抗噪性强、特征分辨率高的解决方案,为磁浮列车LSLSM定子绕组早期故障检测提供了可靠的技术支撑。
文摘匝间短路是无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)的常见故障之一,因此开展短路下电机在线检测非常关键。目前,关于BLDCM匝间短路在线检测的研究鲜见报道,同时BLDCM的机械结构、驱动方式与其他类型电机差异明显,现有的研究成果无法直接适用。为此,该文提出基于零序电压特性的无刷直流电机匝间短路在线检测法,构建新的特征参数指标。首先,建立匝间短路下绕组解析模型,理论推导故障下零序电压基频分量的演变特性;其次,联合三相电流与零序电压基频分量,提出全新的故障相定位参数与故障程度评估参数;最后,为了验证所提方法的有效性,联合Simulink仿真模型与实验平台开展研究,结果表明该方法能有效实现匝间短路的故障检测、故障相定位及故障程度评估。另外,该方法对电机瞬时状态具有鲁棒性,能够实现BLDCM匝间短路的实时检测。
