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基于模糊小波神经网络的永磁直线同步电机故障诊断

发布时间：2016-09-12 11:06

本文关键词：永磁同步直线电机的小波神经网络控制，由笔耕文化传播整理发布。

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第28卷第1期煤　矿　机　械　　　　　　　　　　　　　　　　2007年　1月CoalMineMachinery

　　　　　　　　　　　　　　　　Jan.

Vol128No11

2007

基于模糊小波神经网络的永磁直线同步电机故障诊断

王国贞,王福忠,袁世鹰

(河南理工大学,河南焦作454000)

摘要:在分析永磁直线同步电机故障的基础上,采用小波基函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,建立模糊小波神经网络模型,实现对永磁直线同步电机的故障诊断。针对BP算法的不足,使用混合学习算法训练网络,优化了网络参数。仿真结果表明该方法是很有效的。

关键词:永磁同步电动机;故障诊断;模糊小波神经网络中图分类号:TP387　文献标志码:A　文章编号:100320794(2007)0120170203

FaultDiagnosisofPermanentMagnetLinearSynchronous

MotorBasedonFuzzyWaveletNeuralNetwork

WANGGuo-zhen,WANGFu-zhong,YUANShi-ying(HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo454000,China)

Abstract:Basedonfaultanalysisofpermanentmagnetlinearsynchronousmotor(PMLSM),afuzzywaveletneuralnetworkmodelisfoundedforfaultanalysisofPMLSM,inwhichwaveletbasisfunctionisusedasmem2bershipfunctionandfuzzycontrolcombineswithneuralnetwork.ofdefectsorithm,ahybridlearningalgorithmisappliedtotrainandoptimizethenetw,resultsshowthatthemethodiseffective.

Keywords:permanentmagnetlinearwaveletneuralnetwork

0　引言

表1　故障征兆和故障原因对应关系

故障类型电机不能启动发热超标电机电流偏大

基于模糊小波神经网络的永磁直线同步电机故障诊断

故障征兆

推力F※减小增大

温度T升高升高升高

相电压U相电流I功率角|δ|过低过高过高

增大增大增大

※增大增大

故障原因缺相或电压

过低绕组短路或电压过高电源电压过高或接线错误

,具有结构简单、、故障少、维修方便、过载能力强和节能等优点,已在很多领域得到越来越多的应用,因此对永磁直线同步电动机的安全性和可靠性提出了越来越高的要求。目前对永磁直线同步电机故障诊断方面的研究还很少。由于永磁直线同步电动机的模型不健全,传统的故障诊断技术不能取得令人满意的结果。20世纪80年代以来,飞速发展起来的智能诊断技术具有自适应能力强,诊断效率高,优化容易和易于操控等优点,与传统诊断方法无法比拟。

1　模糊小波神经网络故障诊断模型1.1　永磁直线同步电机故障分析

　　在深入分析直线电机的故障及其故障原因的基

础上,建立模糊小波神经网络,将样本作为模糊神经网络的输入信号,经过信号预处理送给模糊化处理单元,神经网络根据以前学习训练的知识对数据进行推理分析,给出故障诊断结果。如图1所示。

当永磁直线同步电机发生故障时,其推力F、温度T、三相电压U、三相电流I、功率角|δ|等参数都会随之发生相应的变化,特别是三相电压和三相电流的变化最明显。通过分析和试验,永磁直线同步电机的常见故障有:电机不能起动、发热超标、电机电流偏大等3类主要故障。故障征兆和故障原因之间的关系可由表1看出。

基于模糊小波神经网络的永磁直线同步电机故障诊断

国家自然科学基金(60374034);河南省自然科学基金

(0211060500)

图1　直线电机故障诊断原理框图

1.2　隶属度函数的选择

模糊集合是用隶属度函数描述的,隶属度函数

是描述客观事物的关键,跟控制的精度有直接的关系,因此正确定义隶属度函数很重要。而小波变换是一个时间和频率的局部变换,能有效地从信号中提取信息,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信—

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