汽车电机故障诊断方法分析论文

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1.电机故障诊断的特点及实施电机故障诊断的意义

1.1电机故障诊断的特点

电机的功能是进行电能与机械能量的转换，涉及因素很多，如电路系统、磁路系统、绝缘系统、机械系统、通风散热系统等。哪一部分工作不良或其相互之间配合不好，都会导致电机出现故障。因此，电机故障要比其它设备的故障更复杂，其故障诊断所涉及到的技术范围更广，对诊断人员的要求也就更高。一般来说，电机故障诊断涉及到的知识领域主要有[20]：电机理论、电磁测量、信号处理、计算机技术、热力学、绝缘技术、人工智能等。电机故障诊断的复杂性还表现在故障特征量的隐含性、故障起因与故障征兆之间的多元性。一种故障可能表现出多种征兆，有时不同故障起因也可能会反映出同一个故障征兆，这种情况下很难立即确定其真正的故障起因。另外，电机的运行还与其负载情况、环境因素等有关，电机在不同的状态下运行，表现出的故障状态各不相同，这进一步增加了电机故障诊断难度，所以要求对电机进行故障诊断首先必须掌握电机本身的结构原理、电磁关系和进行运行状况分析的方法，即掌握电机各种故障征兆与故障起因间的关系的规律。

1.2实施电机故障诊断的意义

电机的驱动易受逆变器故障的影响，在交流电机驱动系统中，逆变器短路故障将会使电机产生有规律波动的或是恒定的馈电扭矩，使车辆突然减速。研究表明：逆变器出现故障时，永磁感应电机将产生较大的馈电扭矩，而且永磁电机也有存在潜在的高消磁电流的问题。而感应电机在逆变器出现故障时所产生有规律的馈电扭矩将由于有持续的负载而迅速衰减，这说明了感应电机具有较高的容错能力，适应混合动力系统的要求。开关电机磁阻是最具有故障容错能力的电机，而且当其有一个逆变器支路出现故障时电机仍能产生净扭矩，另外，开关磁阻电机成本低，结构紧凑，但是开关磁阻电机有较大的噪声和扭矩脉冲，而且需要位置检测器，而这些缺点使得开关磁阻电机在现阶段不适合应用于混合动力客车上。在混合动力客车动力系统中，电机是作为辅助动力的，而且电机属于高速旋转设备，如果电机出现故障，电机产生的瞬态扭矩将使车辆的稳定性和动力性将受到影响，而且，电机由高压电池组驱动，如果电机出现故障而不能及时容错，电机产生的瞬态电流将使电池受到损害，因此在混合动力系统中对电机进行故障诊断是非常必要的。

2.电机的故障诊断方法及典型故障诊断分析

2.1电机故障的诊断方法

（1）传统的电机故障诊断方法

在传统的基于数学模型的诊断方法中，经典的基于状态估计或过程参数估计的方法被应用于电机故障检测。图1为用此类方法进行故障诊断的原理框图。这种方法的优点是能深入电机系统本质的动态性质，可实现实时诊断，而缺点是需建立精确的电机数学模型，选择适当决策方法，因此，当电机系统模型不确定或非线性时，此类方法就难以实现了。

（3）基于模糊逻辑的电机故障诊断方法

图3为基于模糊逻辑的电机故障诊断方法框图，故障诊断部分是一个典型的模糊逻辑系统，主要包括模糊化单元、参考电机、底层模糊规则和解模糊单元。其中，模糊推理和底层模糊规则是模糊逻辑系统的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力，该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴涵关系及推理规则来进行的。模糊规则的制定有两种基本方法：第一，启发式途径来源于实际电机操作者的语言化的经验。第二，是采用自组织策略从正常和故障电机测量获得的信号进行模糊故障诊断的制定，将此方法通过计算机仿真实现，对电机故障有较好的识别能力。

（4）基于遗传算法的电机故障诊断方法

遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法，它的推算过程就是不断接近最优解的方法，因此它的特点在于并行计算与全局最优。而且，与一般的优化方法相比，遗传算法只需较少的信息就可实现最优化控制。由于一个模糊逻辑控制器所要确定的参变量很多，专家的经验只能起到指导作用，很难根据指导准确地定出各项参数，而反复试凑的过程就是一个寻优的过程，遗传算法可以应用于该寻优过程，较有效地确定出模糊逻辑控制器的结构和数量。

遗传算法应用于感应电机基于神经网络的故障诊断方法的框图如图4所示。设计神经网络的关键在于如何确定神经网络的结构及连接权系数，这就是一个优化问题，其优化的目标是使得所设计的神经网络具有尽可能好的函数估计及分类功能。具体地分，可以将遗传算法应用于神经网络的设计和训练两个方面，分别构成设计遗传算法和训练遗传算法。许多神经网络的设计细节，如隐层节点数、神经元转移函数等，都可由设计遗传算法进行优化，而神经网络的连接权重可由训练遗传算法优化。这两种遗传算法的应用可使神经网络的结构和参数得以优化，特别是用DSP来提高遗传算法的速度，可使故障响应时间小于300μs，不仅单故障信号诊断准确率可达98%，还可用于双故障信号的诊断，其准确率为66%。

近年来，电机故障诊断的智能方法在传统方法的基础上得到了飞速发展，新型的现代故障诊断技术不断涌现：神经网络、模糊逻辑、模糊神经网络、遗传算法等都在电机故障诊断领域得到成功应用。随着现代工业的发展，自动化系统的规模越来越大，使其产生故障的可能性和复杂性剧增，仅靠一种理论或一种方法，无论是智能的还是经典的，都很难实现复杂条件下电机故障完全、准确、及时地诊断，而多种方法综合运用,既可是经典方法与智能方法的结合，也可是两种或多种智能方法的结合，兼顾了实时性和精确度,因此多种方法的有机融合、综合运用这一趋势将成为必然，也将成为电机故障在线诊断技术发展的主流方向。

参考文献：

[1]陈清泉,詹宜君，21世纪的绿色交通工具——电动汽车[M]，北京:清华大学出版社,2001

[2]沈艳霞，纪志成，姜建国，电机故障诊断的人工智能方法综述，微特电机，2004年

[3]L-X.WangandJ.M.Mendel.Generatingfuzzyrulesbylearningfromexamples[J].IEEETrans.OnSystems,Man,andCybernetics,1992