【摘 要】
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永磁同步电机(PMSM:Permanent Magnet Synchronous Motor)相比于传统电机,其主要存在效率高、功率因数高、启动转矩大、力能指标好、温升低、电枢反应小、抗过载能力强等优良的性能,在电梯、汽车等工业生产及民用产品中的应用越来越广泛。电机故障一般可分为机械系统故障与电磁系统故障。对于电机的机械系统,由于工作环境的日益复杂化与工作要求的日益精细化,对于故障的敏感性也逐渐提
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永磁同步电机(PMSM:Permanent Magnet Synchronous Motor)相比于传统电机,其主要存在效率高、功率因数高、启动转矩大、力能指标好、温升低、电枢反应小、抗过载能力强等优良的性能,在电梯、汽车等工业生产及民用产品中的应用越来越广泛。电机故障一般可分为机械系统故障与电磁系统故障。对于电机的机械系统,由于工作环境的日益复杂化与工作要求的日益精细化,对于故障的敏感性也逐渐提高,尤其是电机轴承的故障率居高不下,使得电机的故障成本也相应提高,轴承的故障诊断是电机机械故障诊断的重点。针对传统信号分析方法主要基于现有的数学模型,自适应能力差,复杂多样的工况中可能无法准确判断的缺点,本文以永磁同步电机机械系统为研究对象,从信号去噪效果与周期性脉冲信号提取方面出发,将稀疏表示算法应用在电机轴承故障诊断领域。最后通过仿真数据与实际数据的分析验证本方法的诊断效果。论文主要包括以下工作:(1)给出了基于惩罚参数自适应的GMC电机轴承故障诊断方法,该方法采用GMC作为约束项,能避免L1约束固有的幅值低估,并且其惩罚参数可根据误差和稀疏度自动调节,能更好地滤除信号中的噪声。通过与传统基于信号的故障诊断方法与基础的字典学习K-SVD算法处理效果对比,突出展示了GMC算法在电机故障诊断中的优越性,并分别通过仿真与实际信号对其进行算法有效性的验证。(2)提出了GMC与快速谱相关算法结合的电机轴承故障诊断方法。为更清晰明显地将低振荡次数的信号与持续振荡信号分离,更有效的提取故障特征,引入GMC算法与快速谱相关算法结合的方法。(3)以稀疏表示算法为基础建立电机故障诊断平台。以永磁同步电机轴承故障诊断作为基础,基于Qt 5.10.1建立了功能完善、分析简便且结果可靠的电机故障诊断平台系统,并在实际电机试验台上进行了应用验证。
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