【摘 要】
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永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)凭借其效率高、功率密度高和调速范围宽等优点,被广泛应用于电动汽车的驱动系统中。电机的状态监测与故障诊断广泛采用基于数据驱动的方法,但是先验数据缺失,特别是工况条件下的先验数据缺失一直是制约永磁同步电机故障诊断建模的主要障碍。现有的电动汽车驱动电机试验台多是侧重于电机功率测试,能够获取的状态参数不仅类型有限
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永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)凭借其效率高、功率密度高和调速范围宽等优点,被广泛应用于电动汽车的驱动系统中。电机的状态监测与故障诊断广泛采用基于数据驱动的方法,但是先验数据缺失,特别是工况条件下的先验数据缺失一直是制约永磁同步电机故障诊断建模的主要障碍。现有的电动汽车驱动电机试验台多是侧重于电机功率测试,能够获取的状态参数不仅类型有限,采样率也较低。因此,开发一个能够同时采集电动汽车驱动电机不同状态下多传感器特征信号的试验台显得十分必要。首先,针对目前电动汽车驱动电机试验台存在的不足,对试验台进行了硬件选型和系统构建。给被测电机提供精确的负载是实现典型工况模拟的前提,因此,通过一台具有直接转矩控制(DTC)功能的ABB变频器驱动交流变频电机的方式作为试验台的负载施加装置;NI cRIO-9030控制器、NI 9220和NI 9234采集模块为实现多传感器特征信号的高速同步采集提供了硬件基础;为了降低试验台的能源消耗,试验台集成了能量回收装置。其次,基于实验室虚拟仪器集成环境(LabVIEW)对试验台进行了程序设计。采用Modbus总线和PID控制算法实现了被测电机的恒转速控制,并提出了被测电机典型工况模拟的实现方法;电机的不同故障类型会在不同特征信号上有着明显的体现,基于该特点,完成了被测电机电流、温度、转速、转矩和振动多路特征信号的高速同步采集,为诊断算法的运行提供了数据基础。最后,基于局部均值分解(LMD)和支持向量数据描述(SVDD)理论,研究了永磁同步电机故障诊断方法。通过仿真与实验相结合的方式完成了永磁同步电机不同故障模式下的先验数据的获取,建立了LMD-SVDD故障诊断模型,并验证了模型的准确性。本试验平台的研发能够为电动汽车驱动电机健康评估与故障诊断模型的建立提供良好数据基础,有效推动电动汽车驱动电机的可靠性、安全性和能耗效率研究的深入;同时所构建的诊断模型能够快速准确诊断不同故障类型,便于电动汽车驱动电机的维修和保养。
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