一种永磁同步电机的退磁故障检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种永磁同步电机的退磁故障检测系统，具体涉及故障检测技术领域，包括电机运行环境检测模块、特征提取模块、云服务层、故障预警模块以及显示模块，电机运行环境检测模块用于永磁同步机电运行环境温度的检测、电机负载检测以及电机噪声检测，并将其一系类数据传输至数据处理模块，特征提取模块对数据来源进行分类并提取数据特征传输至云服务层，云服务层是基于虚拟化技术建立虚拟服务器，通过获取性能数据并处理分析，性能数据通过无线通讯技术或有线通讯技术将性能数据传输至云服务层，本发明专利技术通过云服务层进行数据偏差判断、故障分析以及仿真实验并存储至虚拟化硬盘，提高永磁同步电机退磁故障检测运行性能。能。能。

【技术实现步骤摘要】
一种永磁同步电机的退磁故障检测系统


[0001]本专利技术涉及故障检测
，更具体地说，本专利技术涉及一种永磁同步电机的退磁故障检测系统。

技术介绍

[0002]永磁同步电机是由定子、转子和端盖等部件构成，分为永磁直流电机和永磁交流电机，由于永磁同步电机无齿轮箱，体积小、结构简单、功率效率高，使得其运用领域广泛，主要用于录音机、电动按摩器、电动汽车等行业，电动汽车在行驶过程中，可能是由于本体温度高或者外磁体的影响，亦或是在使用时剧烈震动使得转子出现退磁的情况，对电子性能产型巨大影响，同时会使得电动汽车出现安全问题。
[0003]如何避免永磁同步电机退磁进行故障检测，目前的永磁同步电机退磁通过故障检测系统进行检测，其中包括数据收集模块、数据处理建模模块、故障判断模块以及故障预警模块，数据收集模块用于永磁同步电机运行过程为稳定状态时，获取电机稳定状态的数据和运行过程中为瞬时状态时，获取瞬时状态的数据，并对两项数据通过数据处理建模模块建立数据评估，故障判断模块依据数据建模模块中数据评估进行判定，若稳定状态的数据和瞬时状态的数据均发生了退磁故障，那么故障判断模块将信息传输至故障预警模块，停止永磁同步电机的运行并对其检修或更换。
[0004]目前永磁同步电机退磁故障检测系统中，故障特征参数的计算量大，使得对故障的检测判定需要占用大量硬件资源，这在硬件资源宝贵的电机控制器中是不被允许的，如何降低占用硬件资源，提高故障检测的准确性是研究的目标。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种永磁同步电机的退磁故障检测系统，通过电机运行环境检测模块，从而得到噪声源声场分布情况为云服务层建立数据分析基础，通过云服务层进行数据偏差判断、故障分析以及仿真实验并存储至虚拟化硬盘，提高永磁同步电机退磁故障检测运行性能，快速检测故障，为诊断判断提供了理论依据，达到故障预测的目的，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种永磁同步电机的退磁故障检测系统，包括电机运行环境检测模块、特征提取模块、云服务层、故障预警模块以及显示模块，所述电机运行环境检测模块用于永磁同步机电运行环境温度的检测、电机负载检测以及电机噪声检测，并将其一系类数据传输至数据处理模块，所述特征提取模块对数据来源进行分类并提取数据特征传输至云服务层，所述云服务层是基于虚拟化技术建立虚拟服务器，通过获取性能数据并处理分析，所述性能数据通过无线通讯技术或有线通讯技术将性能数据传输至云服务层，由云服务层进行数据偏差判断、故障分析以及仿真实验并存储至虚拟化硬盘，最后处理结果传输至故障预警模块，所述故障预警模块对永磁同步电机退磁发出预警信息，所述显示模块通过显示模块显示红色标记，代表永磁同步电机出现退磁故障。
[0007]在一个优选的实施方式中，所述电机运行环境检测模块用于永磁同步检测，包括温度检测单元、电机负载检测单元以及电机噪声检测单元，所述温度检测单元通过温度传感器对电机运行时温度的实时检测，所述电机负载检测单元通过设置负载力矩观测器输入电磁力矩，转子速度和上一步辨识转动惯量测到负载力矩，所述电机噪声检测单元是通过声音传声器阵列的方式检测采集电机噪声获取性能数据。
[0008]在一个优选的实施方式中，所述电机噪声检测单元的声音传声器对噪声声源分布进行重构，其重构方式有近测量法，波束成形方法以及声全息法，所述近测量法即传声器与电机表面测量近，分别靠近各个噪声源进行声压测量，所述波束成形方法，通过电机外围排布传声器阵列接收噪声源信息，对接受信息进行处理后得到噪声源的相关数据，通过对阵列进行加权、延迟以及求和，使得阵列的输出在聚焦方向上最大，从而得到噪声源声场分布情况，所述声全息法通过测量声压标准量数据反向预测另一个电机的声压矢量胜以及质点转速，优选波束成形方法适合永磁同步电机一项检测。
[0009]在一个优选的实施方式中，所述特征提取模块包括神经网络单元以及深度信念网络单元重构电机分布的特征提取，所述神经网络根据生物神经网络原理建造人工神经网络模型，将各个数据特征通过计算机算法经过输入层获取隐藏层得出输出层，从而获取故障问题的预测特征，所述深度信念网络单元通过逐层训练的方式获取深层次的故障问题，故障问题包括温度过高、电机运行过于负载以及电机噪声异常问题。
[0010]在一个优选的实施方式中，所述云服务层包括数据偏差判断模块、故障分析模块以及仿真实验，所述数据偏差判断模块是通过在线监测的方式利用方差或者标准差来衡量故障数据的离散程度，反映定子和转子运行状况，所述故障分析模块测取的一电机故障时即故障排除后的噪声响应图，纵轴表述噪声信号中超出设定阈值的脉冲个数，来确定电机是否发生故障，所述仿真实验模块是将获取的各个数据按类别分类，通过三维仿真技术分别对定子、转子以及端盖结构受到的电磁力以及力矩进行仿真研究，分别获得电机机械运转正常情况和故障状态下检测温度是否升高、负载是否变大以及电机噪声是否变小特征为判断是否退磁情况来证明实体电机退磁判断，为诊断判断提供了理论依据，达到故障预测的目的。
[0011]在一个优选的实施方式中，所述故障预警模块是基于云服务层将性能数据采集并对数据实时计算分析数据特征，建立数据模块对温度检测、电机负载检测数据以及电机噪声等数据进行仿真实验，若各项性能数据出现异常，触发故障预警，通过显示模块在三维仿真模型中显示红色标记，代表永磁同步电机出现了退磁故障。
[0012]在一个优选的实施方式中，所述的一种永磁同步电机的退磁故障检测系统的管理方法，具体包括下列步骤：S1、首先电机运行环境检测模块用于永磁同步机电运行环境温度的检测、电机负载检测以及电机噪声检测，并将其一系类数据传输至数据处理模块；S2、接着特征提取模块对数据来源进行分类并提取数据特征传输至云服务层；S3、其次云服务层是基于虚拟化技术建立虚拟服务器，通过获取性能数据并处理分析，所述性能数据通过无线通讯技术或有线通讯技术将性能数据传输至云服务层，由云服务层进行数据偏差判断、故障分析以及仿真实验并存储至虚拟化硬盘，最后处理结果传输至故障预警模块；
S4、再次故障预警模块对永磁同步电机退磁发出预警信息，所述显示模块通过显示模块显示红色标记，代表永磁同步电机出现退磁故障。
[0013]本专利技术的技术效果和优点：本专利技术具体通过电机运行环境检测模块，从而得到噪声源声场分布情况为云服务层建立数据分析基础，通过云服务层进行数据偏差判断、故障分析以及仿真实验并存储至虚拟化硬盘，提高永磁同步电机退磁故障检测运行性能，快速检测故障，为诊断判断提供了理论依据，达到故障预测的目的。
附图说明
[0014]图1为本专利技术的系统结构框图。
[0015]图2为本专利技术的故障分析模块噪声响应图。
具体实施方式
[0016]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种永磁同步电机的退磁故障检测系统，其特征在于：包括电机运行环境检测模块、特征提取模块、云服务层、故障预警模块以及显示模块，所述电机运行环境检测模块用于永磁同步机电运行环境温度的检测、电机负载检测以及电机噪声检测，并将其一系类数据传输至数据处理模块，所述特征提取模块对数据来源进行分类并提取数据特征传输至云服务层，所述云服务层是基于虚拟化技术建立虚拟服务器，通过获取性能数据并处理分析，所述性能数据通过无线通讯技术或有线通讯技术将性能数据传输至云服务层，由云服务层进行数据偏差判断、故障分析以及仿真实验并存储至虚拟化硬盘，最后处理结果传输至故障预警模块，所述故障预警模块对永磁同步电机退磁发出预警信息，所述显示模块通过显示模块显示红色标记，代表永磁同步电机出现退磁故障。2.根据权利要求1所述的一种永磁同步电机的退磁故障检测系统，其特征在于：所述电机运行环境检测模块用于永磁同步检测，包括温度检测单元、电机负载检测单元以及电机噪声检测单元，所述温度检测单元通过温度传感器对电机运行时温度的实时检测，所述电机负载检测单元通过设置负载力矩观测器输入电磁力矩，转子速度和上一步辨识转动惯量测到负载力矩，所述电机噪声检测单元是通过声音传声器阵列的方式检测采集电机噪声获取性能数据。3.根据权利要求1所述的一种永磁同步电机的退磁故障检测系统，其特征在于：所述电机噪声检测单元的声音传声器对噪声声源分布进行重构，其重构方式有近测量法，波束成形方法以及声全息法，所述近测量法即传声器与电机表面测量近，分别靠近各个噪声源进行声压测量，所述波束成形方法，通过电机外围排布传声器阵列接收噪声源信息，对接受信息进行处理后得到噪声源的相关数据，通过对阵列进行加权、延迟以及求和，使得阵列的输出在聚焦方向上最大，所述声全息法通过测量声压标准量数据反向预测另一个电机的声压矢量胜以及质点转速，优选波束成形方法适合永磁同步电机一项检测。4.根据权利要求1所述的一种永磁同步电机的退磁故障检测系统，其特征在于：所述特征提取模块包括神经网络单元以及深度信念网络单元重构电机分布的特征提取，所述神经网络根据生物神经网络原理建造人工神经网络模型，将各个数据特征通过计算机算法经过输入层获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：姬胜杰，王长路，薛晓麟，高贵彬，曹建，王远兵，杨栋，周金虎，薛晨瑾，
申请(专利权)人：江苏中工高端装备研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：