【摘 要】
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无刷直流(BLDC)电机应用广泛,其温度退化过程呈现多段性,需建立多段退化模型,而模型参数较多时,参数估计过程对初始值敏感且易陷入局部最优.首先,针对电机的加速退化数据进行
【机 构】
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北京航空航天大学可靠性与系统工程学院,北京,100083
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无刷直流(BLDC)电机应用广泛,其温度退化过程呈现多段性,需建立多段退化模型,而模型参数较多时,参数估计过程对初始值敏感且易陷入局部最优.首先,针对电机的加速退化数据进行研究,采用正态加权平均(Gauss滤波)的方式滤波,改进实际数据在模型参数的估计中的应用.然后,引入转换函数对Wiener模型改进,建立多段Wiener模型.其次,以极大化似然函数进行参数估计,计算时采用改进粒子群优化(PSO)算法得到估计值,对比非线性模型的残差的正态性,同时分析各模型理论寿命分布及实际该批次失效分布,确定多段模型合理性;得到的模型结果说明电机在退化过程中发生了退化机理的改变,且变换速度快.最后,以非线性模型不同时刻的寿命分布给出该应力下电机的寿命预测,这对电机的预测与健康管理(PHM)有重要意义.
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