本发明专利技术涉及控制和故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于灰色预测模型对BLDC控制和故障诊断的方法，包括采集转速值、母线电压、母线电流和温度值；将原始序列数据输入灰色预测DGM(1,1)模型，分别预测下一时刻的速度值、母线电压值、母线电流值和温度值；并利用HPO算法搜寻速度PI环的比例系数和积分系数；根据BLDC母线电压、电流、温度的最大值和最小值分别计算欠压、过压、过流、欠流和过温的概率，从而判断是否发生故障。本发明专利技术以采集的母线电流值、电压、温度为历史数据，通过灰色预测模型预测将来时刻母线电流、电压、温度值，将预测值和实际值结合起来，共同诊断电机是否故障，从而大大降低了误诊的可能性。了误诊的可能性。了误诊的可能性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于灰色预测模型对BLDC控制和故障诊断的方法
[0001]本专利技术涉及控制和故障诊断
，尤其涉及一种基于灰色预测模型对BLDC控制和故障诊断的方法。
技术介绍
[0002]对于无刷直流电机的故障方面，电机以额定电压工作时效率最高，当电压过高时，会增加电机空载励磁电流，对电机的运行不利，造成电机效率下降。当电压过低时，电机的输出功率会下降，造成过载，严重时发生堵转。而负载过大、绕组短路、绕组断路、三相电压不平衡等原因都可导致BLDC的三母线电流异常增大，对电机造成危害。当电机电流过低时，满足不了负载需求，容易发生过载。电机运行时温度也要求在正常的范围内，过高的温度容易引起绕组线圈的老化，缩短电机的使用寿命。
[0003]专利技术专利“基于灰色预测理论的电驱动系统开路故障容错控制方法”(CN111740682B)中，公开了一种基于灰色预测理论的电驱动系统开路故障容错控制方法，该方法利用灰色预测模型预测下一时刻的三相电流值，求取三相电流的预测数据与原始数据的差值并与设置的阈值进行比较，以此来诊断故障的发生。该方法需要实时检测电机的相电流，当故障发生时能够快速的诊断出故障信号，但当电机负载在正常范围内突变时，电机的三相电流的预测值还在按原先趋势发展，而实际电流却已增大，两者之间此时的差值可能会超出所定阈值，造成误诊。
[0004]另外，当电机运行时温度过高，一方面会使电机绕组外表面绝缘层老化，长时间可能会有短路风险，另一方面会对电机控制板上的电子元件造成损伤，引发电机故障。
技术实现思路
[0005]针对现有算法的不足，本专利技术以采集的母线电流值为历史数据，通过灰色预测模型预测将来时刻母线电流值，将预测值和实际值结合起来，共同诊断电机是否有过流或欠流的风险，从而大大降低了误诊的可能性；能够在电机即将发生过流或者刚发生过流时诊断出来，相对于传统方法检测更加迅速；同时本专利技术还对过压和欠压故障进行诊断；还通过采集温度历史数据值，利用灰色预测模型预测电机下一时刻的温度值，诊断电机是否有过温的风险。
[0006]本专利技术所采用的技术方案是：一种基于灰色预测模型对BLDC控制和故障诊断的方法包括以下步骤：
[0007]步骤一、采集转速值、母线电压、母线电流和温度值，并存储若干位采集结果作为灰色预测模型的原始序列；
[0008]步骤二、将原始序列数据输入灰色预测DGM(1,1)模型，分别预测下一时刻的速度值、母线电压值、母线电流值和温度值；
[0009]进一步的，灰色预测DGM(1,1)模型的预测值为：
[0010][0011]其中，a为发展系数，b为灰色作用量，x
(0)
(1)为原始序列的第一个值，为累加序列的第k+1个预测值；
[0012]灰色预测DGM(1,1)模型相比于传统的灰色GM(1,1)模型的优点在于对摆动或振荡发展序列更为适用，预测效果更好，本专利技术针对的预测序列均为振荡序列，所以灰色预测DGM(1,1)模型更加适合。
[0013]步骤三、建立自适应速度PI模型，并利用HPO算法搜寻速度PI环的比例系数和积分系数；
[0014]进一步的，具体包括：
[0015]将预测转速值和当前转速值分别与目标转速值作差，得到预测误差和实际误差，作为自适应速度PI环的输入，并根据预测误差和实际误差调整参与速度PI控制的误差项；
[0016]利用HPO算法搜寻速度PI环的比例系数和积分系数的最优值；
[0017]步骤四、根据BLDC母线电压、电流、温度的最大值和最小值分别计算欠压、过压、过流、欠流和过温的概率，从而判断是否发生故障；
[0018]进一步的，欠压、过压的判断过程如下：
[0019]设定BLDC母线电压的最大值U
max
和最小值U
min
，将0.5[U(k+1)+U(k)]与U
max
、U
min
比较，计算过压或欠压故障发生的概率γ1，概率γ1的公式为：
[0020][0021]其中，U＝0.5[U(k+1)+U(k)]，U(k+1)为下一时刻的母线电压值，U(k)为当前时刻的母线电压值；
[0022]当U＞U
max
，γ1＞5％时，提示BLDC可能发生过压故障；
[0023]当U＜U
min
，γ1＞3％时，提示BLDC可能发生欠压故障；
[0024]进一步的，过流、欠流的判断过程如下：
[0025]设定BLDC母线电流的最大值I
max
和最小值I
min
，将0.5[I(k+1)+I(k)]与I
max
、I
min
比较，计算过流或欠流故障发生的概率γ2，概率γ2的公式为：
[0026][0027]其中，I＝0.5[I(k+1)+I(k)]，I(k+1)为下一时刻的母线电流值，I(k)为当前时刻的母线电流值；
[0028]当I＞I
max
，γ2＞9％时，提示BLDC可能发生过流故障；
[0029]当I＜I
min
，γ2＞6％时，提示BLDC可能发生欠流故障。
[0030]进一步的，过温的判断过程如下：
[0031]设定BLDC温度最大值T
max
，将0.5[T(k+1)+T(k)]与T
max
比较，计算过温故障发生的概率γ3，概率γ3的公式为：
[0032][0033]其中，T＝0.5[T(k+1)+T(k)]，T(k+1)为下一时刻的母线温度值，T(k)为当前时刻的母线温度值；
[0034]当γ3＞8％时，提示BLDC可能发生过温故障。
[0035]本专利技术的有益效果：
[0036]1、与现有方法相比，具有可靠性高、能够提高BLDC响应速度、减小超调量；
[0037]2、在电机运转的同时，能够检测电机是否发生过流欠流、过压欠压和过温故障。
附图说明
[0038]图1是本专利技术的基于灰色预测模型对BLDC控制和故障诊断的方法流程图；
[0039]图2是本专利技术的DGM(1,1)模型结构示意图；
[0040]图3是本专利技术的HPO算法流程示意图；
[0041]图4是本专利技术的HPO控制的转速图；
[0042]图5是本专利技术的最佳适应值；
[0043]图6是本专利技术的Kp、Ki迭代图；
[0044]图7是本专利技术的过压故障检测效果图；
[0045]图8是本专利技术的过流故障检测效果图；
[0046]图9是本专利技术的过温故障检测效果图。
具体实施方式
[0047]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明，此图为简化的示意图，仅以示意方式说明本专利技术的基本结构，因此其仅显示与本专利技术有关的构成。
[0048]如图1所示，一种基于灰色预测模型对BLDC控制和故障诊断的方法包括以下本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于灰色预测模型对BLDC控制和故障诊断的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集转速值、母线电压、母线电流和温度值，并存储若干位采集结果作为灰色预测模型的原始序列；步骤二、将原始序列数据输入灰色预测DGM(1,1)模型，分别预测下一时刻的速度值、母线电压值、母线电流值和温度值；步骤三、建立自适应速度PI模型，并利用HPO算法搜寻速度PI环的比例系数和积分系数；步骤四、根据BLDC母线电压、电流、温度的最大值和最小值分别计算欠压、过压、过流、欠流和过温的概率，从而判断是否发生故障。2.根据权利要求1所述的基于灰色预测模型对BLDC控制和故障诊断的方法，其特征在于，灰色预测DGM(1,1)模型的预测值为：其中，a为发展系数，b为灰色作用量，x
(0)
(1)为原始序列的第一个值，为累加序列的第k+1个预测值。3.根据权利要求1所述的基于灰色预测模型对BLDC控制和故障诊断的方法，其特征在于，步骤三具体包括：将预测转速值和当前转速值分别与目标转速值作差，得到预测误差和实际误差，作为自适应速度PI环的输入，并根据预测误差和实际误差调整参与速度PI控制的误差项；利用HPO算法搜寻速度PI环的比例系数和积分系数的最优值。4.根据权利要求1所述的基于灰色预测模型对BLDC控制和故障诊断的方法，其特征在于，计算欠压、过压、过流、欠流和过温的概率包括：设定BLDC母线电压的最大值U
max
和最小值U
min
，将0.5[U(k+1)+U(k)]与U
max
、U
min
比较，计算过压或欠压故障发生的概率γ1，概率γ1的公式为：其中，U＝0.5[U(k+1)+U(k)]，U(k+1)为下一时刻的母线电压值，U(k)为当前时刻的母线电压值。5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：万军，郭露露，
申请(专利权)人：常州大学，
类型：发明
国别省市：
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