一种轮毂电机偏心与退磁故障解耦诊断方法与装置与流程

文档序号:15585984发布日期:2018-10-02 18:23阅读:408来源:国知局

本发明涉及电机故障诊断技术领域,具体地是通过霍尔传感器对轮毂电机内部磁场进行监测,根据监测结果对故障进行诊断。



背景技术:

轮毂电机的最大特点是将动力、传动和制动装置都整合到轮毂内,使电动车辆的机械部分大大简化,轮毂电机省略了大量传动部件,让车辆结构更简单,可实现多种复杂的驱动方式。随着轮毂电机应用范围的不断扩大,它的工作环境也愈加恶劣,因此轮毂电机不可避免的会出现各种故障。常见的故障有以下几种:1.由于制造工艺的问题,造成外转子与内定子轴线不重合,称为静态偏心故障。2.由于电机长时间工作而造成磨损导致外转子与内定子轴线不重合,称为动态偏心故障。3.由于局部温度升高,造成永磁体的局部矫顽力下降,从而局部失去磁性,称为失磁。电机发生这些故障后,效率会大大下降,严重的还可能会导致电机停转,甚至对电机造成永久性的不可逆损伤,因此需要及时发现故障。

电机发生故障往往不是单一的,故障之间存在耦合问题,要想实现故障的准确判断,智能检测分离耦合故障至关重要。而传统的轮毂电机故障检测方法大多都存在只能对单一类型的故障进行诊断的问题。现有的故障检测手段有的依赖于电机参数易受到运行状态的影响,无法识别故障位置及故障程度。有的使用了复杂的传感器系统,能够实现检测多种故障,但却并不能对故障解耦。也不能对轴向偏心有效检测。例如,在电机每个定子槽上绕制线圈,并对这些线圈依次编号,通过提取每一个感应线圈由定子电流和转子永磁体产生的随时间变化的感应电动势对电机进行监测,然后计算每一个定子齿上的线圈故障值,将故障值与设置的阈值作比较,根据结果判断故障,若被监测电机上的任何一个或多个线圈上的故障特征超过阈值,则电机故障,然后根据故障值的特征对电机的故障进行判定,据此方法可以对匝间短路故障、永磁体失磁故障、偏心故障进行诊断,并且根据故障值的大小及线圈编号识别故障程度及故障位置,但是,在电机发生斜偏心故障或者局部退磁故障时,该种检测装置无法进行有效检测,检测装置的灵敏度低,不能对电机故障位置进行准确定位。

又如现有的检测系统是在电子铁芯内侧的同一圆周面上按下列方式排布磁场检测线圈阵列:在不同轴向位置上设置各磁场检测环,磁场检测环中各磁场检测线圈间隔、相邻磁场检测环之间磁场检测圈数量相等,并且一一对应地处在轴线的同一平行线上;磁场检测线圈的引线接入感应电机的接线盒;通过分析对比磁场信号的特征,判断感应电机气隙偏心故障类型,不仅可以检测轴向均匀偏心,也能够检测轴向不均匀偏心。但是该种检测装置结构复杂,灵敏度低,难以准确判断故障发生的准确位置。

研究电机故障检测系统使用的传感器主要是线圈,将线圈安装在定子上,通过线圈中感应电动势的变化感知电机内部磁场,但是线圈感应磁场的灵敏度低,更易受到温度等因素的影响,不能对故障程度作出精确判断。因此,检测结果不够全面,此外,结构复杂,产生大量的数据,不便于后期处理。



技术实现要素:

本发明的目的是针对上述现有技术的不足之处,提供一种轮毂电机偏心与退磁故障解耦诊断方法与装置,结构简单,检测准确,能对轮毂电机的多种类型的故障实现解耦诊断。

本发明一种轮毂电机偏心与退磁故障解耦诊断装置采用的技术方案是:于轮毂电机中心轴径向对称的两个定子齿槽内装2n个霍尔传感器,每个定子齿槽内有n个霍尔传感器沿轴向上等距离布置,径向对称的两个定子齿槽内的霍尔传感器在同一直径线上,2n个霍尔传感器经多路电压信号采集盒连接上位机;电机转子上装有光电编码器,光电编码器连接至上位机;电流传感器检测定子绕组电流;多路电压信号采集盒分别连接电流传感器和逆变器,电流传感器连接定子绕组电流,逆变器控制定子绕组的电流大小。

所述的轮毂电机偏心与退磁故障解耦诊断装置的诊断方法采用的技术方案是具有以下步骤:

a、在一台无故障轮毂电机上,将电机允许的定子绕组电流范围分为若干份,得到每种电流工况下的2n个霍尔电压的平均霍尔电压将平均霍尔电压作为bp神经网络模型的输入变量、定子绕组电流i作为bp神经网络模型的输出变量,构建好bp神经网络模型(i)保存在上位机中;

b、在被监测轮毂电机上,多路电压信号采集盒采集霍尔电压ut并传送至上位机中,用电流传感器检测定子绕组电流i,上位机根据bp神经网络模型(i)计算出平均霍尔电压

c、上位机以最小二乘法拟合直线方程,分别求出编号为1~n和编号为(n+1)~2n霍尔传感器6的霍尔电压ut与编号所拟合直线的斜率k1、k2,再求出每个霍尔传感器的故障程度值

d、若每个霍尔传感器的故障程度值e都为零,则判断电机正常;反之则判断电机有故障。

进一步地,步骤d中,若处于径向相对应位置的两个霍尔传感器输出的霍尔电压ut无论何时都相等,但又小于平均霍尔电压且k1=k2=0,故障程度值e不变,则判断电机是整体退磁故障;

若处于径向相对应位置的两个霍尔传感器输出的霍尔电压ut无论何时都不相等,斜率k1=k2=0且故障程度值e不变,则判断电机是静态偏心故障;

若斜率k1=k2=0,每个霍尔传感器的故障程度值e随电机的转动不停地发生变化,则判断电机是动态偏心故障;

若斜率k1=k2=0,电机在每一个转动周期内,同一个定子齿槽内的霍尔传感器输出霍尔电压ut出现阶跃跳变,则判断电机是局部退磁故障;

若斜率k1=-k2≠0,则判断电机是斜偏心故障。

本发明的优点和显著效果是:

1.现有检测系统通过在每个定子齿槽中绕制线圈获取故障特征值,不能诊断斜偏心故障。本发明通过在定子齿槽内轴向等距离布置多个霍尔传感器,依据霍尔传感器测磁场原理来监测电机内部磁场,获取轴向上的磁感应强度,实现了对斜偏心故障的有效识别。

2.现有检测系统通过对同一磁场检测环上的线圈进行编号获取故障发生的位置,分辨率低,不能准确获取故障发生位置。本发明通过安装高分辨率的光电编码器,利用故障发生时编码器输出的脉冲数实现了故障位置的准确定位,大大提高了故障定位的分辨率。

3.现有检测系统使用线圈来获取电机内的磁场信号,对于电机内的微小变化无法测出,线性度和灵敏度都很低。本发明通过使用灵敏度高、线性度高的霍尔传感器获取电机内的磁场信号,一旦传感器检测到发生故障,依据霍尔传感器测距原理来判断故障程度,大幅度提高灵敏度,具有结构简单,检测准确的优点。克服了传统诊断方法误差大、灵敏度低的问题。

4.本发明寻找每个霍尔传感器编号与霍尔电势的关系以及对应位置霍尔传感器输出的霍尔电压关系,轮毂电机内退磁故障与偏心故障都可以影响采样点处的磁感应强度值从而使霍尔电势发生变化,两者之间存在耦合关系,通过获取各个故障发生时的特征值,依据故障特征值准确识别故障,达到了偏心与退磁耦合故障解耦诊断的目的,判断故障程度度,提高了监测的准确性。

附图说明

图1为本发明一种轮毂电机偏心与退磁故障解耦诊断装置的结构示意图;

图2为图1中轮毂电机的径向截面结构放大;

图3为图2中安装了霍尔传感器的局部m结构的放大图;

图4为图1中多路电压信号采集盒的内部结构和外接图;

图5为图1中第1~n个霍尔传感器输出霍尔电压原理图;

图6为图1中轮毂电机发生静态偏心的原理图;

图7是图1中轮毂电机发生动态偏心的原理图;

图8是图1中轮毂电机发生斜偏心的原理图;

图9是电机仅发生偏心故障时第1~n个霍尔传感器编号与霍尔电压拟合直线示意图;

图10是电机仅发生偏心故障时第(n+1)~2n个霍尔传感器编号与霍尔电压拟合直线示意图;

图11为本发明一种偏心与退磁故障解耦诊断方法的流程示意图。

附图中各部件的序号和名称:1、轮毂电机转子;2、轮毂电机定子;3、光电编码器;4、多路电压信号采集盒;5、上位机;6、霍尔传感器;7、出线孔;8、电流传感器;9、逆变器;10、脉冲信号传输线;11、永磁体;12、定子齿槽;13、定子绕组。

具体实施方式

参见图1、图2和图3,本发明一种轮毂电机偏心与退磁故障解耦故障诊断装置采用2n个霍尔传感器6,这2n个霍尔传感器6安装在相对于轮毂电机中心轴径向对称的两个定子齿槽12内,每个定子齿槽12内安装n个霍尔传感器6,每个定子齿槽12内的n个霍尔传感器6沿中心轴向的轴向上等距离地安装,径向对称的两个定子齿槽12内的霍尔传感器6在同一直径线上,相差180度。

沿轴向上,从左到右依序对其中一个定子齿槽12内的霍尔传感器6编号为1~n,另一个定子齿槽12内的霍尔传感器6从左到右编号依次为(n+1)~2n,轴向相同位置的霍尔传感器6相对应,例如编号为1的霍尔传感器6与编号为n+1的霍尔传感器6相对应。

霍尔传感器6采集轮毂电机内部的磁感应强度,输出霍尔电压信号。实际安装时,霍尔传感器6的个数是由轮毂电机定子2的轴线长度和霍尔传感器6之间的距离确定的,假设轴向上相邻的两个霍尔传感器6之间的距离为l1,轮毂电机的中心轴线长度为l2,则n=l2/l1。

轮毂电机定子2上的定子绕组13连接电流传感器8,电流传感器8检测定子绕组电流,电流传感器8连接多路电压信号采集盒4,将采集到的电流传送到多路电压信号采集盒4中。定子绕组13连接逆变器9,逆变器9多路电压信号采集盒4,由多路电压信号采集盒4中dsp处理模块输出的pwm波控制逆变器9,逆变器9中电力电子器件的通断来控制改变定子定子绕组13的电流大小。

在电机上设有出线孔7,2n个霍尔传感器6的信号线都通过出线孔7从电机内部引出,引出后共同连接多路电压信号采集盒4,霍尔传感器6将检测到的模拟霍尔电压信号输入到多路电压信号采集盒4中。多路电压信号采集盒4同时连接上位机5,多路电压信号采集盒4将模拟霍尔电压转化为数字信号后输出到上位机5,上位机5保存数据并对数据处理。

在轮毂电机的转子2上安装有光电编码器3,用于检测电机转子2的位置。光电编码器3通过脉冲信号传输线10连接至上位机5。当霍尔传感器6输出霍尔电势值发生阶跃跳变时,上位机5开始对光电编码器3输出脉冲计数。设光电编码器3开始计数的初始位置为θ0,对应于编号为1的霍尔传感器6输出霍尔电势值发生阶跃跳变时的位置。光电编码器3开始计数后输出m个脉冲信号,则电机转子2现在的位置θ为:其中,n(ppr)为光电编码器3的分辨率。

参见图2和图3,轮毂电机外部是转子1,定子2同轴套在转子1内,定子2上镶嵌了永磁体11。霍尔传感器6安装在轮毂电机定子2的定子齿槽12中,

参见图4,多路电压信号采集盒4内部集成有电源供电模块、多路模拟信号转换开关、信号调理电路、a/d采集转换电路、dsp处理模块、异步串行接口。电源供电模块给多路电压信号采集盒4提供电源。2n个霍尔传感器6输出的模拟电压信号经多路模拟信号转换开关选择后连接调理电路,经过调理之后的模拟信号由a/d采集转换电路将模拟信号转化为数字信号,数字信号送入dsp处理模块中。同时,电流传感器8输出的电流模拟信号经过调理电路调理后由a/d采集转换电路转化为数字信号送入dsp处理模块中。dsp处理模块的输出端还连接逆变器9,dsp处理模块输出pwm波控制逆变器9,dsp处理模块的输出端还经异步串行接口和上位机接口送入上位机5。

参见图5,以一个定子齿槽12内安装的n个霍尔传感器6为例,多路电压信号采集盒4给每个霍尔传感器6以相同的控制电流。第1~n个霍尔传感器6输出的霍尔电势分别为u1、u2~un。

参见图6所示,当轮毂电机发生静态偏心时,在径向对称的两侧,轮毂电机的转子1与电机中心轴的一侧径向距离a和另一侧径向距离b是恒定的,并且a和b不相等,此时,径向上关于中心轴对称的两个位置处的磁感应强度不相等,但轴向上的磁感应强度是相等的。

参见图7所示,当轮毂电机发生动态偏心时,在径向对称的两侧,轮毂电机转子1与电机中心轴的一侧径向距离c和另一侧径向距离d随着电机的转动在径向上发生水平变化,此时,轴向上的磁感应强度随电机的转动时刻发生变化。

参见图8所示,当轮毂电机发生斜偏心时,沿轴向上的不同位置处,轮毂电机转子1与电机中心轴的一侧径向距离e和另一侧径向f是不相等的,此时,轴向上不同位置处的磁感应强度是不相等的。

参见图9和图10,当电机仅发生偏心故障时,一个定子齿槽12内的编号为1~n的霍尔传感器6与对应霍尔电压的拟合成一条直线,另一个定子齿槽12内的编号为(n+1)~2n的霍尔传感器6与对应霍尔电压的拟合成一条直线。由霍尔电压计算公式可知,在控制电流i0和霍尔系数rh一定的情况下,霍尔电压u只与磁感应强度b有关,d为霍尔传感器6的厚度。由毕奥-萨伐尔定律可知定子绕组13的电流在霍尔传感器6处产生的磁感应强度为:(n为定子绕组的个数,μ0为真空磁导率,i为定子绕组的电流,r0为霍尔传感器6采样点距定子绕组13距离,采样点到导线起点和终点的连线与电流方向的夹角分别为θ1和θ2)。永磁体11在霍尔传感器6处产生的磁感应强度为:(δ为永磁体11电流密度,j为面电流密度,ri为极化电流至空间第i个计算点的矢径,k为空间中计算点的总数,μ0为真空磁导率,为极化电流至空间某计算点的距离单位向量,dv为体积微元,ds为面积微元),由此可知,电机内磁感应强度b只与定子绕组13的电流i和极化电流至空间计算点的矢径r有关,而在工况确定的情况下,定子绕组电流i对磁感应强度b的影响恒定,此时,磁感应强度b只与r有关。所以得出当工况确定的情况下,霍尔电压u与极化电流至空间计算点的矢径r相关的结论。当电机发生斜偏心故障时,轮毂电机定子齿槽12内的霍尔传感器6的编号与极化电流至空间计算点的矢径r成线性关系,而霍尔电势u与r相关,所以霍尔电势u与霍尔传感器6的编号成线性关系。

因此,在无故障轮毂电机内采样点处的磁感应强度在采样点距永磁体11的距离为定值的情况下,仅由定子绕组13电流决定。由得霍尔电压与磁感应强度成正比关系,所以霍尔电压uh与定子绕组13的电流i相关。平均霍尔电压(2n为霍尔传感器6的个数,i为霍尔传感器编号,为第i个霍尔传感器6输出的霍尔电压)也与定子绕组13电流i相关。

本发明所述的轮毂电机偏心与退磁故障解耦诊断装置工作时,如图1所示,首先,在一台无故障轮毂电机上安装2n个霍尔传感器6和一个光电编码器3,将霍尔传感器6与多路电压信号采集盒4连接。由dsp处理模块输出的pwm波控制逆变器9中电力电子器件的通断来控制定子绕组13的电流,将电机所允许的定子绕组电流范围分为若干等份,各电流值表示为ij,j=1,2,……m-1,m是定子绕组电流分的等份数,通过改变dsp处理模块输出pwm波的占空比设置定子绕组电流为ij,电流传感器8检测定子绕组电流ij;多路电压信号采集盒4采集对应的霍尔传感器6输出的霍尔电压,经处理后输入上位机5中,上位机5计算出每种电流工况下的2n个霍尔电压的平均霍尔电压;如此,通过在无故障轮毂电机实验获得了足够多的定子绕组电流i和平均霍尔电压的样本数据。然后,对实验数据作为训练样本并对其进行归一化处理,将平均霍尔电压作为bp神经网络模型的输入变量、定子绕组电流i作为bp神经网络模型的输出变量,初始化bp神经网络模型,设置好相关参数后,计算各层的输入和输出,计算误差,如果此时函数收敛,则保存此bp神经网络模型;如果函数不收敛,则修改阈值和权值重复至函数收敛,则构建好bp神经网络模型(i),保存此模型至上位机5中。

之后,参见图11所示,在被监测轮毂电机上安装霍尔传感器6和光电编码器3,将霍尔传感器6与多路电压信号采集盒4连接,光电编码器3连接上位机5。在被监测轮毂电机保持运行一段时间t后,通过多路电压信号采集盒4采集霍尔电压ut并传送至上位机5中。电流传感器8检测轮毂电机定子绕组电流i,根据上位机5中保存的bp神经网络模型(i),计算出此定子绕组电流i工况下无故障电机平均霍尔电压并以此作为参考霍尔电势值。

根据图9、10所示的霍尔电压与霍尔传感器6的编号成线性关系的原理,在上位机5中以最小二乘法拟合直线方程,分别求出编号为1~n和编号为(n+1)~2n霍尔传感器6的霍尔电压ut与编号所拟合直线的分别是斜率k1、k2分别是:

其中,

i为霍尔传感器6的编号,ut(i)为编号为i霍尔传感器6输出霍尔电压,为霍尔传感器6编号平均值,为霍尔电压平均值;

i为霍尔传感器6的编号,ut(i)为编号为i霍尔传感器6输出霍尔电压,为霍尔传感器6编号平均值,为霍尔电压平均值。

再求出每个霍尔传感器6的故障程度值e是:

(ut为霍尔传感器6的霍尔电压,为平均霍尔电压。)

如果,每个霍尔传感器6的故障程度值e都为零,即所有的e=0,则判断电机正常。反之,只要有故障程度值e不为零时,则根据斜率k1、k2和故障程度值e对电机的具体故障进行诊断如下:

(1)整体退磁故障

处于径向相对应位置的两个霍尔传感器6输出的霍尔电压ut无论何时都相等,但又明显小于该工况下的平均霍尔电压编号为1~n和编号为(n+1)~2n的霍尔传感器6输出霍尔电势ut所拟合直线的斜率k1=k2=0且每个霍尔传感器6的故障程度值e基本不变,则判断此时电机的故障类型为整体退磁故障。

(2)静态偏心故障

如图6,气隙在径向上关于中心轴不对称。处于径向相对应位置的两个霍尔传感器6输出的霍尔电压ut无论何时都不相等,编号为1~n和编号为(n+1)~2n的霍尔传感器6输出霍尔电压ut所拟合直线的斜率k1=k2=0且每个霍尔传感器6的故障程度值e不变,则判断此时电机故障类型为静态偏心故障。

(3)动态偏心故障

如图7所示,电机外转子与定子不同心转动,气隙在径向动态变化。编号为1~n和编号为(n+1)~2n的霍尔传感器6输出霍尔电压ut所拟合直线的斜率k1=k2=0,但每个霍尔传感器6的故障程度值e随电机的转动不停地发生变化,则判断此时故障类型为动态偏心故障。

(4)局部退磁故障

编号为1~n和编号为(n+1)~2n的霍尔传感器6输出的霍尔电压ut无论何时所拟合直线的斜率k1=k2=0,并且,电机在每一个转动周期内,光电编码器3位于位置θ时,同一个定子齿槽内的编号1~n或者编号为(n+1)~2n的霍尔传感器6输出霍尔电压ut出现阶跃跳变,则判断故障类型为局部退磁故障。

(5)斜偏心故障

如图8所示,电机气隙在轴向上线性变化。编号为1~n和编号为(n+1)~2n的霍尔传感器6输出霍尔电压ut所拟合直线的斜率k1=-k2≠0,则判断此时电机故障类型为斜偏心故障。

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