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磁通反向永磁电机的定子绕组电阻不平衡故障程度定量估算研究

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电机与控制学报 2019年第7期23卷 79-86页

作者：丁石川童琛杭俊王群京安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 安徽大学高节能电机及控制技术国家地方联合实验室合肥230601

针对定子绕组电阻不平衡(SWRI)故障检测和故障程度估算问题,提出一种基于零序电压(ZSVC)和定子电流的磁通反向永磁(FRPM)电机的定子绕组电阻不平衡故障程度估算方法,有助于安排合理的维修计划。首先,利用零序电压和定子电流与附加电阻... 详细信息

针对定子绕组电阻不平衡(SWRI)故障检测和故障程度估算问题,提出一种基于零序电压(ZSVC)和定子电流的磁通反向永磁(FRPM)电机的定子绕组电阻不平衡故障程度估算方法,有助于安排合理的维修计划。首先,利用零序电压和定子电流与附加电阻的关系,建立关于附加电阻的二元二次方程组;然后,通过求解二元二次方程组得到附加电阻值,并利用得到的附加电阻值实现定子绕组电阻不平衡故障程度估算;最后,在磁通反向永磁电机仿真和实验平台上进行算法验证,仿真和实验结果表明了所提出的故障程度估算方法的有效性和鲁棒性。

关键词：磁通反向永磁电机定子绕组电阻不平衡故障程度零序电压

基于LSTM的交流电机系统故障诊断方法研究

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电机与控制学报 2022年第3期26卷 109-116页

作者：张鹏束小曼厉雪衣杭俊丁石川王群京安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 安徽大学高节能电机及控制技术国家地方联合实验室合肥230601

交流电机在人们生产及日常生活的各个领域中被广泛应用,并为生产力水平的进步以及日常生活水平的提升做出了重要贡献。电机系统的故障不仅会损害电机系统本身,严重时会导致大量经济和资源的损失与浪费,甚至威胁人身安全,所以,研究电机... 详细信息

交流电机在人们生产及日常生活的各个领域中被广泛应用,并为生产力水平的进步以及日常生活水平的提升做出了重要贡献。电机系统的故障不仅会损害电机系统本身,严重时会导致大量经济和资源的损失与浪费,甚至威胁人身安全,所以,研究电机系统故障诊断方法对保障交流电机系统安全运行具有重要的现实意义。相较于传统故障诊断技术,深度学习方法在“大数据”的背景下,拥有更强大的数据学习能力和表达能力,已开始被应用于电机系统故障诊断领域,发表了一系列相关成果。因此,本文提出一种基于长短时记忆网络的交流电机系统故障诊断方法,并进行交流电机故障模拟的仿真和实验,结果表明所提方法具有高准确率。

关键词：交流电机故障诊断长短时记忆网络深度学习循环神经网络

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基于多普勒调制时移Laplace小波的列车轴承故障声信号瞬态成分快速提取方法

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仪器仪表学报 2022年第3期43卷 40-48页

作者：刘方翟涛涛侯超强滕繁荣刘永斌安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 安徽大学高节能电机及控制技术国家地方联合实验室合肥230601

提出了一种基于多普勒调制时移Laplace小波的列车轴承故障声信号瞬态成分快速提取方法,包含“先粗后精”两个步骤:1)瞬态参数粗估计,利用现有的多普勒调制等周期Laplace小波模型粗略估计瞬态参数;2)参数精确估计与瞬态成分提取,构造多... 详细信息

提出了一种基于多普勒调制时移Laplace小波的列车轴承故障声信号瞬态成分快速提取方法,包含“先粗后精”两个步骤:1)瞬态参数粗估计,利用现有的多普勒调制等周期Laplace小波模型粗略估计瞬态参数;2)参数精确估计与瞬态成分提取,构造多普勒调制时移Laplace小波模型,使用逐个匹配的策略进行瞬态参数精确估计和瞬态成分的提取。所提方法具有以下优点:1)更高的精度,使用的多普勒调制时移Laplace小波模型在时域内仅有一个时延参数定位的小波成分,能够解决周期瞬态模型在提取伪周期瞬态成分时匹配误差问题;2)高效率,由于使用了周期瞬态模型粗略估计瞬态成分参数,因此在瞬态成分逐个提取的过程中小波参数的范围可以设的很小,实验对比分析结果显示,与直接提取方式相比效率提高了71.46%。本研究提供了一种从含有多普勒畸变的列车轴承故障声信号中精确地、高效率地提取瞬态成分的方法。

关键词：列车轴承故障诊断瞬态分析多普勒效应 Laplace小波

基于跨极式探测线圈的双三相永磁同步电机故障诊断方法

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电机与控制学报 2023年第7期27卷 163-173页

作者：杭俊孙无双赖江龙丁石川安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 安徽大学高节能电机及控制技术国家地方联合实验室安徽合肥230601

针对双三相永磁同步电机发生匝间短路故障、偏心故障、退磁故障影响系统稳定运行的问题,为了能够及时诊断电机故障,提高双三相永磁同步电机可靠性,提出一种在定子齿部放置跨极式探测线圈的方法,实现双三相永磁同步电机故障检测与辨识。... 详细信息

针对双三相永磁同步电机发生匝间短路故障、偏心故障、退磁故障影响系统稳定运行的问题,为了能够及时诊断电机故障,提高双三相永磁同步电机可靠性,提出一种在定子齿部放置跨极式探测线圈的方法,实现双三相永磁同步电机故障检测与辨识。分析了跨极式探测线圈的工作原理,研究了双三相永磁同步电机在匝间短路故障、偏心故障、退磁故障下,跨极式探测线圈端口电压谐波变化规律,利用奇数次谐波来判断匝间短路故障和静态偏心故障,利用分数次谐波来判断局部退磁故障和动态偏心故障,给出了利用跨极式探测线圈进行故障诊断的思路。采用联合仿真研究验证了基于探测线圈故障诊断方法的有效性,为双三相永磁同步电机故障诊断提供了一种有效手段。

关键词：探测线圈匝间短路故障偏心故障退磁故障双三相永磁同步电机故障诊断联合仿真

深度学习理论及其在电机故障诊断中的研究现状与展望

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电力系统保护与控制 2020年第8期48卷 172-188页

作者：丁石川厉雪衣杭俊王尹江王群京安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 安徽大学高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室安徽合肥230601

电机已经被广泛应用到人们生产生活的各个领域中,电机的故障不但会对电机本身会造成损害,甚至会引发经济损失、人员伤亡等各种问题。因此,将及时且高效的故障诊断技术应用于电机有着重要意义。相比较传统故障诊断技术而言,深度学习因其... 详细信息

电机已经被广泛应用到人们生产生活的各个领域中,电机的故障不但会对电机本身会造成损害,甚至会引发经济损失、人员伤亡等各种问题。因此,将及时且高效的故障诊断技术应用于电机有着重要意义。相比较传统故障诊断技术而言,深度学习因其更强大更复杂的数据表达能力,已被应用于电机故障诊断领域,并取得了一定的研究成果。因此,介绍了深度置信网络(DBN)、自编码网络(AE)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)这四类经典的深度学习模型,并总结了这四类模型在电机故障诊断中的应用。最后对深度学习在电机故障诊断领域中所面临的问题和挑战进行了总结和展望。

关键词：电机故障诊断深度学习深度置信网络自编码网络卷积神经网络循环神经网络

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运动声源多普勒畸变信号自适应校正方法

声学学报 2022年第6期47卷 820-831页

作者：刘方侯超强翟涛涛滕繁荣刘永斌安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 安徽大学高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室合肥230601

提出了一种自适应多普勒畸变校正方法,以声源移动速度v、初始时刻麦克风与声源横向距离x两个运动学参数为优化变量,以最大化重采样信号的频域统计指标为优化目标,通过参数寻优进行v和x的估计,通过幅值还原和时域插值拟合进行畸变校正。... 详细信息

提出了一种自适应多普勒畸变校正方法,以声源移动速度v、初始时刻麦克风与声源横向距离x两个运动学参数为优化变量,以最大化重采样信号的频域统计指标为优化目标,通过参数寻优进行v和x的估计,通过幅值还原和时域插值拟合进行畸变校正。仿真分析结果表明,频谱峭度、频谱偏度、频谱脉冲因子和频谱峰值因子4种统计指标均能准确识别运动学参数,且频谱峭度的抗噪能力最好,临界信噪比达到-3.1 dB。实验分析结果表明,列车故障轴承多普勒畸变声音信号校正后,包络谱故障频率成分及其倍频成分清晰准确,说明多普勒畸变得到有效校正。该方法可基于信号本身实现多普勒畸变信号时频结构的全面校正。

关键词：运动学参数校正方法统计指标畸变校正故障频率运动声源参数寻优横向距离

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列车轴承轨边声信号冲击成分提取

振动工程学报 2020年第4期33卷 842-853页

作者：陈婧刘方付洋洋刘永斌陆思良曹正安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 安徽大学高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室安徽合肥230601

轨边声学检测是列车轴承故障检测的有效手段之一,然而轨边信号在多普勒效应的影响下产生的时频调制给传统的冲击成分提取方法带来了挑战。现有的等周期多普勒瞬态小波模型未考虑轴承在实际运行中的非纯滚动问题,因此存在提取误差。针对... 详细信息

轨边声学检测是列车轴承故障检测的有效手段之一,然而轨边信号在多普勒效应的影响下产生的时频调制给传统的冲击成分提取方法带来了挑战。现有的等周期多普勒瞬态小波模型未考虑轴承在实际运行中的非纯滚动问题,因此存在提取误差。针对该问题,提出了一种单瞬态多普勒调制Laplace小波模型与冲击成分提取方法,可构建与轨边信号时频结构相匹配的单瞬态多普勒调制Laplace小波模型,利用相关滤波法从轨边信号中逐个提取冲击成分。与现有的等周期多普勒瞬态小波模型相比,识别精度更高,仿真和实验分析验证了该方法的有效性。该方法可用于列车轴承故障轨边定量诊断,具有良好的应用前景。

关键词：故障诊断列车轴承瞬态分析多普勒效应 Laplace小波

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列车轴承故障声音信号单通道去相关分离矫正

振动与冲击 2023年第13期42卷 137-146页

作者：赵新航刘方黄明涛朱子豪侯超强刘永斌安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 安徽大学高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室合肥230601

道旁声学监测信号具有多声源、陡畸变和强噪声的特点,这给基于声音信号的列车轴承故障诊断带来阻碍。针对道旁声学监测系统(track-side acoustic detection system,TADS)轮轨接触噪声干扰和多普勒畸变问题,提出了一种单通道去相关声源... 详细信息

道旁声学监测信号具有多声源、陡畸变和强噪声的特点,这给基于声音信号的列车轴承故障诊断带来阻碍。针对道旁声学监测系统(track-side acoustic detection system,TADS)轮轨接触噪声干扰和多普勒畸变问题,提出了一种单通道去相关声源分离矫正方法(single channel de-correlation blind source separation-time-domain interpolation resampling,SCDBSS-TIR)。采用单个麦克风正对轮对轴承采集含噪单通道观测信号,利用奇异谱分析转换为双通道观测信号;利用多个时延相关矩阵特征值分解进行声源分离;利用时域插值拟合矫正法进行多普勒畸变矫正。采用单麦克风-双声源圆周运动模型开展仿真和试验验证,仿真和试验表明,在多普勒效应影响下,所提方法的分离效果优于经典的正定盲源分离法,同时对带内噪声的消除效果良好,所提方法有望在TADS中得到应用。

关键词：列车轴承故障诊断道旁声学监测系统(TADS) 盲源分离奇异谱分析

基于KJADE的列车轴承轨边声学诊断方法研究

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振动．测试与诊断 2020年第4期40卷 781-787,828,829页

作者：龙磊何兵刘方刘永斌李桂华陆思良安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室合肥230601

为在线诊断运行列车的轴承状态,提出一种基于核特征矩阵联合近似对角化(kernel joint approximate diagonalization of eigen-matrices,简称KJADE)的列车轴承轨边声学故障诊断方法。首先,从校正后的轨边信号中提取原始特征,将其通过非... 详细信息

为在线诊断运行列车的轴承状态,提出一种基于核特征矩阵联合近似对角化(kernel joint approximate diagonalization of eigen-matrices,简称KJADE)的列车轴承轨边声学故障诊断方法。首先,从校正后的轨边信号中提取原始特征,将其通过非线性映射函数映射到高维特征空间;其次,对特征空间的核矩阵进行四阶累积量的特征分解,获得新融合特征,并采用支持向量机分类器对融合特征进行辨识;最后,对轴承外圈、内圈、滚子故障和正常4种状态下的列车轨边声学信号进行分析。结果表明,该方法可以有效实现对列车轴承轨边声音信号的非线性特征提取,提高了故障的识别率。

关键词：核特征矩阵联合近似对角化列车轴承故障诊断多普勒校正