简介:众所周知,电动机电流是一种不稳定信号,其特性随电动机的随时间变化的正常工况而变化,结果,傅立叶分析难以将电动机的正常工况与故障工况区别开来,另一方面,时间-频率分析法清楚地显示了在变换域中,使与故障检测相关信号特性更明显的电动机电流,在本文中,我们提出了一个自适应的检测断条和轴承损坏的时间-频率统计法,由于电动机随时间变化的正常工况以及电动机几何结构对于电流的影响,我们使用了一种以训练为基础的方法,使用该方法,在实际的测试开始之前为来训练识别电动机的正常运行方式的算法。在训练阶段,利用转矩和机械转速估计来估计与故障检测有关的特性,然后,对这些特性进行统计分析,并将它们划分成电动机的几种正常运行方式,对于每一种方式要计算一个有代表性值和界定值,而后将其存入数据库,以用作测试阶段的基础,在测试阶段,要计算测试特性与模态代表值的距离,并将其与界定值进行比较,如果它比所有的界定值大,该测量值就称作为一个潜在的损坏信号,在后处理阶段,为了有多个测量值,该测试被反复进行,以提高检测的精度。从我们的研究中得到的实验结果表明,所推荐的方法提供了以电动机-电流为基础的故障探测的强有力的通用手段。
简介:摘要-本文探讨了感应电动机传动装置直接场取向控制(FOC)之闭环转子磁通观测仪和参考模型自适应系统(MRAS)的实施和实验结果。该电动机是通过一个以MDS控制的可控硅(MCT)为基础的双向换流器,从一个高频(20kHz)交流谐振全连线获得电力的。本文介绍了多种电动机控制功能的硬件和软件实现方式。闭环观测仪通过一种依赖转速的增量(SDG)将电流和电压模型结合起来。电流模型确定后在转子参考系中运行,并且只要求有一个编码器角度,而不是实现用的实际转子转速。该闭环观测仪允许使用一个纯模拟积分器来计算适当的定子磁通。使用交流谐振连线,使定子磁通的全数字计算更加复杂。在一台400Hz2马力的感应电动机上,对观测仪和自适应控制器进行了低速和高速试验。在低速时,闭环观测仪显示出了对起因于电流模型转子磁通估算的转子电路时间常数的敏感性。在高速时,闭环观测仪追踪到了电压模型转子磁通估算特性。MRAS能够通过校正电流模型转子磁通观测仪在估算其参数时的误差,以改进整个转速响应。