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電動機(jī)故障檢測方法

文檔序號:8338370閱讀:339來源:國知局
電動機(jī)故障檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電動機(jī)故障檢測方法,特別涉及一種基于多層次信號分析和多步計(jì)算 的故障檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 電動汽車已開始用于現(xiàn)代工業(yè)中的關(guān)鍵業(yè)務(wù),但是其可靠性并不能得到很好的保 證,需要對電動汽車電機(jī)進(jìn)行故障診斷以保證其安全性能。20世紀(jì)60年代開始,汽車故障 診斷技術(shù)引起世界先進(jìn)汽車廠家的重視,美、日、德、法等發(fā)達(dá)國家相繼開始了汽車故障診 斷技術(shù)研宄。目前,一種基于電機(jī)電流信號分析法(MCSA)的檢測診斷方法得到了各國專家 學(xué)者的重視。
[0003] 電機(jī)電流信號分析法改善了傳統(tǒng)的電機(jī)測試方法一般采用轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩等傳感器, 使得電機(jī)結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜,體積龐大,而且測試過程繁瑣,不利于測試系統(tǒng)的集成化的缺點(diǎn)。 電機(jī)電流信號分析法其實(shí)質(zhì)是電機(jī)力矩到電能量的轉(zhuǎn)化,通過采集電機(jī)電流信號進(jìn)行故障 分析,而不是利用編碼器等采集電機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩信息,因此無需額外的硬件或設(shè)計(jì),不僅簡 化了系統(tǒng),有效降低了成本而,而且大大增加了系統(tǒng)的集成化,使得測試更為簡單。但是一 般的電機(jī)電流信號分析法僅對特定的一個(gè)或兩個(gè)故障頻率進(jìn)行分析,判斷電機(jī)是否有某個(gè) 故障,檢測單一,有較大的局限性。而且,其檢測系統(tǒng)在系統(tǒng)受到干擾時(shí),由于只采集了單一 頻率,極易受到外界變化的影響,在擾動過大時(shí),干擾信號會覆蓋故障信號,導(dǎo)致錯(cuò)報(bào)和漏 報(bào)可能性很高,診斷可靠性不能得到保證,檢測性能較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題,就是提供一種電動機(jī)故障檢測方法,通過多重多次 分析電動機(jī)電流的多個(gè)故障特征實(shí)現(xiàn)故障診斷及在線狀態(tài)監(jiān)測。
[0005] 本發(fā)明解決所述技術(shù)問題采用的技術(shù)方案是,電動機(jī)故障檢測方法,包括以下步 驟:
[0006] 步驟Sl,設(shè)定需要檢測的電流頻率Af2…fk,k彡3 ;
[0007] 步驟S2,采集電動機(jī)兩相電流ia、ib;
[0008] 步驟S3,根據(jù)電流ia、ib分離出f k對應(yīng)的正常噪聲頻率信號M i和異常噪聲頻率信 號Ni;
[0009] 步驟S4,把同頻率的正常噪聲頻率信號Mi和異常噪聲頻率信號N i相比,判斷其比 值;
[0010] 步驟S5,若Mi/隊(duì)彡1,則認(rèn)為是正常噪聲信號,置故障特征值?1= 0 ;
[0011] 步驟S6,若%/隊(duì)< 1,則認(rèn)為是故障信號,置故障特征值?廠1 ;
[0012] 步驟S7,設(shè)定檢測閾值R,計(jì)算故障概率P的初僅
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 電動機(jī)故障檢測方法,包括以下步驟: 步驟Sl,設(shè)定需要檢測的電流頻率f J2…fk,k彡3 ; 步驟S2,采集電動機(jī)兩相電流ia、ib; 步驟S3,根據(jù)電流ia、ib分離出fk對應(yīng)的正常噪聲頻率信號M i和異常噪聲頻率信號 Ni; 步驟S4,把同頻率的正常噪聲頻率信號Mi和異常噪聲頻率信號N i相比,判斷其比值; 步驟S5,若吣/隊(duì)彡1,則認(rèn)為是正常噪聲信號,置故障特征值F i= O ; 步驟S6,若乂/隊(duì)< 1,則認(rèn)為是故障信號,置故障特征值?1= 1 ; 步驟S7,設(shè)定檢測閾值R,計(jì)算故障概率P的初值G =}1廠(/_); ^ /=1 步驟S8,計(jì)算誤報(bào)和錯(cuò)報(bào)概率
.gy為異常噪聲能量,σ 2為異常 噪聲方差,Q為Q函數(shù)其表達(dá)式為:
步驟S9,若C大于設(shè)定值,則認(rèn)為此次計(jì)算精確度不夠,更新故障特征值F和檢測閾值 R,返回步驟S8 ; 步驟S10,若C小于設(shè)定值,得到電動機(jī)故障概率1 并對P進(jìn)行判 斷; 步驟S11,若P = 0,則此次異常為噪聲; 步驟S12,若P = 1,則此次異常為故障。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動機(jī)故障檢測方法,其特征在于:所述步驟SlO中以使得 誤報(bào)和錯(cuò)報(bào)概率C最小的檢測閾值R計(jì)算故障概率Ρ。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動機(jī)故障檢測方法,其特征在于:所述正常噪聲頻率信號 Mi和異常噪聲頻率信號N i為對應(yīng)電流信號的峰值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動機(jī)故障檢測方法,其特征在于,誤報(bào)和錯(cuò)報(bào)概率C的設(shè)定 值為0.01。
【專利摘要】本發(fā)明涉及電動機(jī)的故障檢測方法。本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)通過檢測電動機(jī)電流檢測電動機(jī)故障存在的缺點(diǎn),公開了一種電動機(jī)故障檢測方法,本發(fā)明的技術(shù)方案,通過對多個(gè)故障頻率頻譜信號進(jìn)行多層次分析,極大程度的改善了擾動過大時(shí)的故障診斷性能,并通過多重多次分析電機(jī)電流的多個(gè)故障特征實(shí)現(xiàn)故障診斷及在線狀態(tài)監(jiān)測,對采集到的故障頻率多次分析,大大提高了診斷可靠性,幾乎避免了錯(cuò)報(bào)和漏報(bào)。本發(fā)明非常適合用于電動汽車電動機(jī)故障的在線檢測。
【IPC分類】G01R31-34
【公開號】CN104656018
【申請?zhí)枴緾N201510083663
【發(fā)明人】陳勇, 李雪愷
【申請人】電子科技大學(xué)
【公開日】2015年5月27日
【申請日】2015年2月15日
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