当前位置:主页 > 科技论文 > 电气论文 >

地铁永磁同步电机驱动系统传感器故障诊断

发布时间:2017-10-18 19:15

  本文关键词:地铁永磁同步电机驱动系统传感器故障诊断


  更多相关文章: 永磁同步电机 传感器故障诊断 滑模观测器 矢量控制 Jmag有限元模型 半实物实验


【摘要】:随着我国城市化进程的加快,轨道交通已成为促进经济发展、改善民生的重要工具,如何提高地铁车辆的维修效率已成为越来越迫切的问题。牵引系统作为地铁车辆的九大关键系统之一,如何对其工作状态进行在线监测已得到人们越来越多的关注。目前地铁列车普遍采用异步牵引系统,永磁牵引系统作为一种新兴的牵引系统,具有体积小、重量轻、效率高等特点,更具有发展潜力,各大设备商正争先抢夺永磁牵引系统的制高点。本文以永磁地铁列车牵引系统传感器故障诊断为研究对象,具体工作如下:首先,给出了永磁牵引系统位置传感器、电压电流传感器的常见类型与工作原理。在前人研究的基础上,进行了三类传感器的故障建模。从理论角度分析了三种传感器的各类故障对永磁同步电机矢量控制系统的影响,仿真验证了理论分析的正确性。其次,给出了永磁同步电机数学模型,并建立了永磁同步电机全阶滑模观测器。基于构建的滑模观测器给出了一种基于扩展反电动势与转子位置角估计值的故障诊断算法,但该方法难以实现对电流传感器增益故障、偏移故障的定位。为了实现电流传感器的故障定位,本文构建了基于两相旋转坐标系的永磁同步电机开环观测器。该观测器能够实现对电流传感器的诊断及定位,但该观测器有效的前提是位置、电压传感器无故障。将两种诊断算法结合,选择合适的诊断变量,并构造相关的诊断逻辑,实现了对三种传感器的故障诊断及定位。再次,由于基于模型的故障诊断方法对模型的精度要求较高,而传统的永磁同步电机dq模型难以全面的反映电机的特性,因而本文基于Jmag软件建立的地铁永磁同步电机的有限元模型,该模型是业界公认的最准确的电机模型。分析了额定工况下电机的磁场、转矩、相电压等主要特性,给出了电机电感参数随电流幅值、角度的变化规律。将有限元电机模型导入Matlab/Simulink中,并构建永磁同步电机矢量控制系统,对永磁同步电机dq模型及有限元模型进行了仿真对比。最后,搭建了以DSP TMS320F28335控制器与RT-LAB平台为核心的硬件在环半实物实验平台。该平台以Jmag有限元模型代替传统永磁同步电机dq模型作为被控对象。基于该平台完成了对地铁永磁同步电机驱动系统的电路建模与矢量控制程序设计,进行了本文所述传感器故障诊断算法的验证。
【关键词】:永磁同步电机 传感器故障诊断 滑模观测器 矢量控制 Jmag有限元模型 半实物实验
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U264.1;TM341
【目录】:
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 第1章 绪论11-16
  • 1.1 研究背景及意义11-12
  • 1.2 国内外研究现状12-15
  • 1.2.1 传统故障诊断算法12-13
  • 1.2.2 传感器故障诊断算法13-15
  • 1.3 论文主要研究内容15-16
  • 第2章 传感器故障建模及其影响分析16-27
  • 2.1 传感器原理与分类16-18
  • 2.1.1 位置传感器原理与分类16-17
  • 2.1.2 电流电压传感器原理与分类17-18
  • 2.2 传感器故障建模18-20
  • 2.2.1 位置传感器故障建模18-19
  • 2.2.2 电压电流传感器故障建模19-20
  • 2.3 传感器故障对矢量控制系统的影响20-25
  • 2.3.1 位置传感器的影响20-22
  • 2.3.2 电压传感器的影响22-23
  • 2.3.3 电流传感器的影响23-25
  • 2.4 本章小结25-27
  • 第3章 传感器故障诊断算法27-47
  • 3.1 永磁同步电机数学模型27-29
  • 3.1.1 两相同步旋转坐标系下的数学模型27-28
  • 3.1.2 两相静止坐标系下的数学模型28-29
  • 3.2 基于滑模观测器的诊断算法29-38
  • 3.2.1 滑模观测器基本原理29-30
  • 3.2.2 滑模观测器设计30-33
  • 3.2.3 基于滑模观测器的故障诊断33-38
  • 3.3 基于开环观测器的故障诊断38-40
  • 3.4 联合故障诊断40-46
  • 3.4.1 诊断逻辑构建40-41
  • 3.4.2 诊断仿真结果41-46
  • 3.5 本章小结46-47
  • 第4章 基于Jmag与Simulink的永磁同步电机联合仿真47-62
  • 4.1 基于Jmag的永磁同步电机建模47-52
  • 4.1.1 有限元分析与Jmag软件47-49
  • 4.1.2 永磁同步电机有限元建模与验证49-52
  • 4.2 永磁同步电机矢量控制52-59
  • 4.2.1 矢量控制基本原理52-55
  • 4.2.2 最大转矩/电流控制55-57
  • 4.2.3 空间矢量调制57-59
  • 4.3 联合仿真结果59-61
  • 4.4 本章小结61-62
  • 第5章 传感器故障诊断半实物实验研究62-73
  • 5.1 半实物实验技术简介62-63
  • 5.2 半实物实验平台设计63-66
  • 5.2.1 半实物实验平台结构63-65
  • 5.2.2 基于TMS320F28335的控制程序设计65-66
  • 5.3 半实物实验结果分析66-72
  • 5.3.1 电机控制实验结果66
  • 5.3.2 故障诊断算法实验结果66-72
  • 5.4 本章小结72-73
  • 结论73-74
  • 致谢74-75
  • 参考文献75-79
  • 攻读学位期间发表的论文及科研成果79

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 郭其一,王立德;一种基于解析性冗余的传感器故障诊断技术[J];铁道学报;2000年04期

2 熊良才,史铁林,杨叔子;机电系统中传感器故障诊断的控制图法[J];机械与电子;2000年05期

3 荣吉利;基于模型的航天器在轨传感器故障诊断方法[J];兵工学报;2002年02期

4 黄孝彬,牛玉广,刘吉臻,刘武林;基于模糊动态模型的传感器故障诊断方法[J];中国电机工程学报;2003年03期

5 尤富强,田作华,施颂椒;线性时滞系统的传感器故障诊断[J];哈尔滨工程大学学报;2005年04期

6 许秀玲,汪晓东,张浩然;基于卡尔曼滤波器的传感器故障诊断[J];仪器仪表学报;2005年S1期

7 范小丹;刘晓勇;佟绍成;;模糊时滞系统的传感器故障诊断[J];辽宁工业大学学报(自然科学版);2008年06期

8 郜丽鹏;林云;;基于凸优化理论的多传感器故障诊断技术[J];电子测量与仪器学报;2009年08期

9 司风琪;李欢欢;徐治皋;;基于鲁棒输入训练神经网络的非线性多传感器故障诊断方法及其应用[J];东南大学学报(自然科学版);2011年03期

10 谭平;蔡自兴;;强噪声背景下的多精度传感器故障诊断[J];电工技术学报;2012年04期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 许秀玲;汪晓东;张浩然;;基于卡尔曼滤波器的传感器故障诊断[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年

2 张柯;李文然;;一种新的传感器故障诊断设计方法[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年

3 邓方;陈杰;陈文颉;;基于数据特征的多线传感器故障诊断[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年

4 龚瑞昆;;离散小波变换在传感器故障诊断中的应用[A];中国仪器仪表学会第三届青年学术会议论文集(下)[C];2001年

5 郭刚;王正兵;;基于连续小波变换的传感器故障诊断研究[A];第七届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2009年

6 李亚楠;段立;顾方勇;;基于支持向量机的传感器故障诊断研究[A];舰船电子装备维修理论与应用——中国造船工程学会电子修理学组第四届年会暨信息装备保障研讨会论文集[C];2005年

7 李华;胡协和;;完全冗余及在传感器故障诊断中的应用[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年

8 于莲芝;梁卫冲;颜国正;;现场总线基于知识的智能传感器故障诊断(英文)[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

9 张高钱;李秋红;任冰涛;;于神经网络和卡尔曼滤波器的航空发动传感器故障诊断研究[A];全面建成小康社会与中国航空发展——2013首届中国航空科学技术大会论文集[C];2013年

10 钱朋朋;刘金国;张伟;魏英姿;;基于多尺度主元分析的传感器故障诊断[A];中国仪器仪表学会第十三届青年学术会议论文集[C];2011年

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 付克昌;基于结构优化PCA的传感器故障诊断方法及其应用研究[D];浙江大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 刘静雅;基于极限学习机的航空发动机传感器故障诊断研究[D];中国民航大学;2015年

2 邹南南;基于观测器的车辆ECAS传感器故障诊断研究[D];江苏大学;2016年

3 李永新;地铁永磁同步电机驱动系统传感器故障诊断[D];西南交通大学;2016年

4 黄治军;基于小波分析的传感器故障诊断研究[D];西北工业大学;2004年

5 杨建平;传感器故障诊断的研究与应用[D];华北电力大学(北京);2004年

6 于凤满;基于模型的传感器故障诊断研究[D];青岛理工大学;2010年

7 高翔;基于小波分析的燃料电池发动机传感器故障诊断研究[D];武汉理工大学;2010年

8 陈毅;航空发动机控制系统传感器故障诊断研究[D];南京航空航天大学;2007年

9 赵文博;航空发动机传感器故障诊断及信号重构[D];南京航空航天大学;2011年

10 张高钱;航空发动机传感器故障诊断与容错控制[D];南京航空航天大学;2014年



本文编号:1056659

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlidianqilunwen/1056659.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户caa66***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com