基于定子電流的無刷直流電機軸承故障診斷研究

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1、中圖分類號:TM351論文編號:102870318-SX079學科分類號:080800碩士學位論文基于定子電流的無刷直流電機軸承故障診斷研究研究生姓名卞皓學科、專業(yè)電氣工程研究方向電力電子與電力傳動指導教師王曉琳教授南京航空航天大學研究生院自動化學院二О一八年一月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringBearingFaultDetectionforBrushlessDCMotor

2、basedonStatorCurrentAThesisinElectricalEngineeringbyBianhaoAdvisedbyProf·WangXiaolinSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringJanuary,2018承諾書本人聲明所呈交的碩士學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含為獲

3、得南京航空航天大學或其他教育機構的學位或證書而使用過的材料。本人授權南京航空航天大學可以將學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。(保密的學位論文在解密后適用本承諾書)作者簽名:日期:2018/3/29南京航空航天大學碩士學位論文摘要無刷直流電機由于其控制簡單、功率密度大等優(yōu)點,已經(jīng)廣泛應用于工業(yè)中各個領域,其安全工作狀態(tài)也受到了廣泛關注。在所有故障形式中,軸承故障是最常發(fā)生的故障,當軸承發(fā)生故障時,很可能會引起電機轉(zhuǎn)子堵轉(zhuǎn)、掃膛等嚴重后果,故而在軸承故障早期提

4、取出故障信息有著重大研究意義。本文對無刷直流電機軸承故障在定子電流中的特征進行了研究,并研究了故障信息在定子電流中的提取方法。本文采用沖擊脈沖函數(shù)建立了無刷直流電機軸承故障的數(shù)學模型,分析了無刷直流電機軸承故障在相電流中的表現(xiàn)形式,并給出了故障信號在定子電流中的頻率特征。分析中發(fā)現(xiàn)無刷直流電機相電流在故障信號的提取中有著很大的劣勢,原因在于相電流在每個電周期內(nèi)僅導通2/3個周期,且波形為不規(guī)則的方波。這很可能導致故障信號被湮沒,削弱故障診斷的效果。針對這一缺陷,本文提出了利用電機母線電流和三相電流最大值這兩種方法進行軸承故

5、障診斷研究。三相電流最大值和母線電流都是連續(xù)信號,這表明相比于相電流,這兩個信號中包含更多的故障信息。而且從頻譜中可以看出,這兩個信號所包含的諧波含量比相電流小很多,可知故障信號在這兩個信號中不容易被湮沒。故而相比于相電流,三相電流最大值和母線電流更適合作為故障分析的對象。無刷直流電機中的軸承故障體現(xiàn)在電流中的信號十分微弱,且故障信號通常是一個非平穩(wěn)信號,故而本文選擇小波包算法將定子電流在頻域上分解成一個個小波包節(jié)點,當確定故障信息在電流中的頻率特征后,可以從分解的眾多節(jié)點中提取出相應的故障信息,從而進行下一步判斷。本文對

6、無刷直流電機在軸承故障狀態(tài)與健康狀態(tài)下的相電流、母線電流和三相電流最大值進行分解,提取出故障節(jié)點后求取信號的均方根,通過對比均方根情況進行軸承故障情況的判斷。本文以一臺無刷直流電機和故障軸承以及負載臺搭建了實驗平臺,以DSP為控制器控制無刷直流電機運行,并設計了相應的軟件算法,對本文提出的無刷直流電機軸承故障診斷算法進行了實驗驗證。關鍵字:無刷直流電機,軸承故障,數(shù)學模型,小波包,母線電流I基于定子電流的無刷直流電機軸承故障診斷研究AbstractBrushlessDCmotorhasbeenusedwidelyinthe

7、industryforitsadvantagesofsimplycontrol,highpowerdensityandetc.Soitssafeoperationstateisgettingmoreandmoreconcern.Bearingfaultisthemostcommontypeofallfaults.Whenthebearingfaulthappens,itwillprobablycausemanydisastrousconsequencessuchastherotorblocked,motorsweepand

8、soon.Soitisofgreatsignificancetoextractthebearingfaultinformationattheearlystage.Thispaperstudiesthecharacteristicsofthebearingfaultshowninthestatorcurr

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