【摘 要】
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以新能源汽车驱动用永磁同步电机为研究对象,基于多物理场解析由空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术引起的边带电流谐波成分与电磁力特征,并通过有限元仿真准确预测边带电磁噪声.首先,基于麦克斯韦张量法建立边带电磁力解析模型,分析得出边带电流谐波与径向电磁力的时间频率及空间阶次特征间的对应关系.其次,建立12槽10极试验样机的多物理场耦合分析模型,运用模态叠加法对边带电磁力、结构振动与辐射噪声进行预测分析.最后,对稳态工况下所采集的相电流与振动噪声实测结果进行分析.结果表明,建立的多物理场模型能够较好反映高频边带噪
【机 构】
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河北工业大学 天津市新能源汽车动力传动与安全技术重点实验室,天津 300130;河北工业大学 天津市新能源汽车动力传动与安全技术重点实验室,天津 300130;哈德斯菲尔德大学 效率与效能工程中心,英
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以新能源汽车驱动用永磁同步电机为研究对象,基于多物理场解析由空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术引起的边带电流谐波成分与电磁力特征,并通过有限元仿真准确预测边带电磁噪声.首先,基于麦克斯韦张量法建立边带电磁力解析模型,分析得出边带电流谐波与径向电磁力的时间频率及空间阶次特征间的对应关系.其次,建立12槽10极试验样机的多物理场耦合分析模型,运用模态叠加法对边带电磁力、结构振动与辐射噪声进行预测分析.最后,对稳态工况下所采集的相电流与振动噪声实测结果进行分析.结果表明,建立的多物理场模型能够较好反映高频边带噪声的特征成分与变化趋势,同时验证了边带电磁力时空特征解析的准确性.
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针对风电机组滚动轴承故障特征微弱、提取困难、诊断效率低下等问题,提出一种基于贝叶斯优化改进卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的风电轴承故障诊断策略.在改进的CNN模型中,在全连接层前新增一卷积层,用于挖掘信号的深层特征;同时对目标函数进行改进,新增L2正则项;对卷积层数据进行批归一化处理并采用带有动量的随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent with Momentum,SGDM)算法训练网络,以提高训练速度.使用贝叶斯优化算法对该
2阶瞬态提取变换(Second-order transient-extracting Transform,STET)是一种具有强时频分辨率及一定抗噪性能的新时频分析方法,鉴于该时频方法的独特优势,将2阶瞬态提取变换引入到机械故障诊断中,提出一种新的机械故障诊断方法,将所提方法与传统的时频分析方法如同步提取变换、同步挤压短时傅里叶变换、瞬态提取变换进行对比分析,仿真结果表明,该方法具有较高的时频分辨率和抗噪能力,能有效识别故障信号的时频特征.最后,将该方法应用到采煤机摇臂传动系统的故障诊断中,实验结果验证了
铁路货运线路运量大、运行密度高等因素导致钢轨病害问题频繁发生,需要及时对钢轨进行打磨,改善轮轨关系.采用弗雷歇距离方法,基于区段内不同截面钢轨磨耗型面数据,构建磨耗代表廓形选取模型,结合NURBS曲线理论构建钢轨廓形的描述方法,采用基于钢轨廓形少量离散点的差值拟合算法进行打磨廓形设计;以减少钢轨打磨材料去除量及减小脱轨系数为目标函数,以轮轨匹配特性和降低钢轨磨耗为约束条件,建立钢轨打磨廓形计算模型.结果表明,与标准廓形CN75相比,打磨廓形OP75的材料去除量减少44.7%,轨顶下降高度减少0.39 mm
近年来,基于数据驱动的设备智能故障诊断方法是监测设备健康状况的重要手段,然而在实际中不同工况下含标注的监测数据严重缺乏,导致智能故障诊断的模型难以有效构建.提出一种基于迁移堆栈自编码器的轴承故障诊断方法,能成功解决不同工况下轴承故障智能诊断的问题.首先,将不同工况下轴承原始振动信号数据进行快速傅里叶变换转化成频域信号,得到带标签的源域和不带标签的目标域数据集.其次,使用基于堆栈自编码器的多分类网络结构对源域数据进行特征提取,为防止过拟合加入Dropout层和批标准化层,从而有效提高特征的提取.最后,利用多
诊断滚动轴承变工况故障时通常采用硬件或信号预处理方法处理特征频率模糊或特征参数扰动问题,诊断环节复杂且不易实施,因而提出直接获取工况不敏感特征参数的诊断思路.首先推导滚动轴承振动信号的双谱表达式,发现工况参数仅影响双谱幅值,双谱分布具有工况鲁棒优点.再通过仿真和实测信号探究双谱对滚动轴承振动特性表征,并用不同工况、不同故障状态下的双谱验证了理论分析结果.最后进行变工况故障诊断实验,3种故障程度下的5折交叉验证结果表明,使用任意一种工况数据训练模型都能有效辩识4种不同工况故障类型.工况不敏感特征参数诊断方法
为便于实现对轨道车辆一系悬挂装置振动状态的在线检测,提出一种自供电式加速度传感器结构,该结构主要由外套矩形镂空悬臂梁的集能器及内嵌微型悬臂梁的加速度传感源组成.通过对某号线实测数据分析获取轨道车辆一系悬挂装置振动特征和设计指标,利用有限元软件COMSOL构建自供电式加速度传感器结构模型,得到结构参数与自振频率、结构应力和电压灵敏度之间的关系,并在此基础上结合设计指标实现结构参数的优化,最后通过仿真验证了轨道车辆一系悬挂装置用自供电加速度传感器结构的可行性.结果表明,该自供电加速度传感器的集能器部分自振频率
滚动轴承是旋转机械的关键零部件,一旦出现故障会加剧其周围部件性能的衰退,引起机械设备运行品质降低,甚至造成严重事故,所以对轴承进行故障诊断至关重要.针对轴承实际健康状态的标记稀缺性,提出一种求解领域自适应的迁移学习方法.采用大量的源域数据训练模型,并将训练得到的特征应用于目标模型,运用少量的目标域数据微调模型,解决目标数据稀缺问题.为此,提出一种基于迁移学习理论的轴承故障诊断模型,该模型由堆叠稀疏去噪自编码器(SSDAE)和柔性最大值函数(softmax)组成,引入KL散度提高数据的重建能力,并引入最大均
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