【摘 要】
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无轴承异步电机（A bearingless induction motor,BL-IM）集磁悬浮轴承与普通异步电机优点于一体,具有结构简单、气隙均匀、转矩脉动小、无摩擦磨损、无需润滑、使用寿命长等优点,可在高速超高速、腐蚀、真空环境下实现无接触、无磨损粉尘污染的“自悬浮”运行,在飞轮储能、高速硬盘、清洁无菌无污染以及生命科学等领域有着广泛的应用前景。本文在国家自然科学基金（xxxxxx）资助下,围
【基金项目】
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国家自然科学基金（xxxxxx）；
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无轴承异步电机（A bearingless induction motor,BL-IM）集磁悬浮轴承与普通异步电机优点于一体,具有结构简单、气隙均匀、转矩脉动小、无摩擦磨损、无需润滑、使用寿命长等优点,可在高速超高速、腐蚀、真空环境下实现无接触、无磨损粉尘污染的“自悬浮”运行,在飞轮储能、高速硬盘、清洁无菌无污染以及生命科学等领域有着广泛的应用前景。本文在国家自然科学基金（xxxxxx）资助下,围绕BL-IM转子铁心材料优化、无速度传感器运行及其故障诊断与容错控制等方面开展研究,其主要内容与创新成果如下:1.在阐述BL-IM的研究背景、研究现状以及发展趋势的基础上,对其无传感器技术、故障诊断及容错控制进行了综述,并建立了其数学模型;同时,为了提升BL-IM性能,将电机转子铁心由传统的硅钢片替换成非晶合金材料,并对非晶合金电机存在的性能优势进行了分析。2.为了实现BL-IM转子转速自检测运行,提出了一种结合了模糊PI控制器和分数阶模型参考自适应（Fractional order model reference adaptive system,FO-MRAS）的无速度传感器控制策略。该策略将分数阶理论与传统MRAS结合,同时加入模糊控制来设计无速度传感器系统,实现了BL-IM的低成本无速度传感器运行。3.为了识别出BL-IM速度传感器是否存在带故障运行,及在故障状态下确保电机的正常工作,提出了一种基于反向传播神经网络（Back propagation neural network,BPNN）的故障诊断与容错控制策略。该策略利用故障数据对BPNN进行学习训练,同时利用模糊PI分数阶MRAS建立无速度传感器容错控制系统,在BPNN检测到传感器故障后切换到容错运行工作状态,实现了BL-IM的传感器故障识别和故障下的稳定悬浮运行。4.构建了以数字信号处理器为核心的BL-IM数控系统实验平台,并开展了无速度传感器控制及其容错运行的实验研究,最后对其实验波形进行了分析。实验结果表明该数控系统能实现BL-IM的稳定运行,同时具有优良的静、动态特性。
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