摘要：针对传统电机故障检测方法需要依据专家经验进行手工特征信息提取以及卷积神经网络对相似故障类型的分辨率低等缺点,提出了一种DenseNet模型的改进结构.首先对电机信号进行滤波及预处理,将一维波形信号转换成二维频谱能量图,然后通过对DenseNet的部分卷积模块增加旁路模块进行信号的软阈值化,可以在网络训练学习时自动对信号进行降噪处理,得到足够的分类特征信息,避免了手工特征信息提取的繁琐及不确定性.最后,将改进后的模型用于电机故障类型的实时检测,并与其他几种算法进行对比,结果表明,所提出的算法特征信号分类明确、误检率低,对故障的识别准确率可以达到99.49%.

摘要：本文针对分布式四驱电动汽车电机的软性及硬性故障,提出了一种基于电机失效控制增益的故障诊断和失效控制策略。设计了故障诊断模块和失效模式判断与驱动力再分配模块,与车辆直接横摆力矩控制相结合,实现了基于故障诊断的驱动力二次分配控制。通过MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真和RCP实车试验,验证了提出的故障诊断与失效控制策略的有效性,该控制策略能充分利用分布式驱动的电机冗余特性,保证分布式四驱电动汽车在常见的多种电机失效工况下安全行驶。

摘要：对永磁同步电机的故障进行了详细分类,总结了各种故障带来的影响。基于CARsim整车仿真环境,设计了多种极限工况,对前轮两轮轮毂电机驱动汽车出现电机故障时的整车行为进行仿真分析,并基于ISO26262标准对永磁同步电机故障进行了汽车安全完整性等级评级工作,所得结论可为电机和整车控制器的设计与开发提供参考。

摘要：为了提高机床伺服电机在未知负载力矩、电机故障和电磁干扰等不确定性因素的控制精度,提出了一种基于自适应观测器的故障诊断与容错控制方法。首先,建立了带有不确定性和电机故障的机床伺服电机模型;然后,通过设计自适应观测器来实现对电机故障的准确检测和估计;最后,将电机故障与不确定性估计结果引入到积分终端滑模控制中,从而能够确保对机床伺服电机的精确控制。对比仿真实验结果表明:提出的诊断方法能够快速检测出电机故障,并准确估计故障和不确定性,容错控制方法也能够确保伺服电机准确跟踪指令信号,转速和加速度的最大误差分别仅为3 r/min和2 r/min^(2)。

摘要：针对电机故障诊断问题,设计一种新型的一维卷积神经网络结构(1D-CNN),提出一种基于声信号和1DCNN的电机故障诊断方法。为了验证1D-CNN算法在电机故障识别领域的有效性,以一组空调故障电机作为实验对象,搭建电机故障诊断平台,对4种状态的空调电机进行声信号采集实验,制作电机故障声信号数据集,并运用1DCNN算法对数据集进行分类,计算出基于该算法的电机故障识别准确率。实验结果表明,1D-CNN算法作为一种新型结构深度学习算法,能够对电机故障声信号进行很好分类,分类准确率高于FFT-BP、SVM、FFT-SAE等算法。为了探究1D-CNN算法内在机制,还对1D-CNN算法性能进行t-SNE可视化分析。

摘要：为了提高单电机故障状态下分布式驱动电动汽车的稳定性,提出了一种驱动力重构和主动前轮转向(AFS)结合的容错控制方法。首先,设计滑模控制器,控制输入量为横摆角速度和质心侧偏角,进而对所需横摆力矩和前轮附加转角进行控制。其次,建立电机故障状态下的整车驱动力优化分配模型。当车辆电机出现故障时,运用二次规划算法对各电机转矩进行重构分配。同时,当某一电机发生故障且同侧电机出现输出饱和而无法提供足够的横摆力矩时,通过主动前轮转向提供附加横摆力矩。最终搭建CarSim/Simulink联合仿真模型进行验证,结果显示,所采用的容错控制方法可有效提高车辆稳定性和动力性。

摘要：本文对基于多尺度残差神经网络的无刷直流电机故障在线监测系统设计进行了研究,结合人工智能、机器学习和数据可视化等技术,将工业化和信息化进行融合,设计了一套能够在线监测以及诊断无刷直流电机故障的系统。

摘要：从电气的角度来讲,新型干法水泥生产线中,用到最多的动力传动装置就是电机。针对传动装置的各种相关技术相当繁杂,最重要的就是电机的调速和保护。

摘要：苏州高新有轨电车运营3年以来,有轨电车刮雨器系统故障频发,导致列车下线、退出服务等运营事件时有发生,针对此问题,从刮雨器构造、工作原理出发,对刮雨器故障电机重点分析,找到刮雨器故障的主要原因,最后,提出合理改进方案并进行装车验证,效果良好,有效降低了刮雨器系统故障。通过对有轨电车刮雨器系统故障的研究,对在露天运行环境下的有轨电车刮雨器的设计工作有一定的指导意义。

摘要：在深度信念网络(DBN)故障诊断模型中进行参数训练时容易出现局部搜索结果,导致DBN故障诊断模型训练效率降低并引起错误诊断的结果。为更加准确诊断复杂机电设备的故障,综合运用DS证据理论和优化深度信念网络故障诊断模型,构建了以优化深度信念网络为基础的多测点故障诊断方法。选择异步电动作为测试对象,完成电机的故障诊断,研究结果表明:所有测点ICIM-DBN故障诊断模型都在30代训练时发生收敛,说明本文设计的混沌免疫算法可以获得全局最优结果。故障诊断准确率都提高到10%,并且轴承故障诊断准确率也可以达到98.6%。利用此方法能够准确分辨故障信号,可以实现对各个测点故障数据的综合判断,从而防止受故障信号衰减影响以及测试误差而降低故障诊断准确率情况。