董毅杰 师 蔚

(上海工程技术大学城市轨道交通学院 上海 201620)

0 引 言

永磁同步电机由于其高效率、高转矩电流比等优点,占据国内电动汽车中主流电机的位置。车用永磁电机通常功率密度较高,而车用条件下受空间限制,电机散热差且运行工况复杂,电机永磁体会因为温度过高、外磁场影响等因素产生不可逆失磁问题[1-2]。

目前国内外已有大量文献研究永磁同步电机的失磁故障,分别通过在线失磁监测与离线失磁预防两个角度进行研究[2]。其中在线失磁故障诊断能在电机正常运行过程中通过某些特征量进行永磁体失磁故障的诊断,其诊断方式主要基于两种:信号实时处理和电机参数在线辨识。前者对采集得到的电流信号进行数据提取,常用的如快速傅里叶变换[3]、小波变换[4]、希尔伯特黄变换[5]等时频域分析手段,挖掘其失磁故障特征,能够对电机进行实时在线失磁监测,且不受电机参数的影响,但该类方法对于永磁体局部位置下的不均匀失磁诊断未有相关涉及。文献[6]和文献[7]中采用了信号实时处理与神经网络相结合的方法成为近些年来失磁故障诊断的研究趋势,其将训练好的网络作为永磁同步电机失磁的标准,能较为高效地实现故障诊断。除了基于电流信号的实时数据处理以外,电机参数的在线辨识也是有效的故障诊断途径之一。文献[8]提出采用基于代数辨识法的永磁磁链辨识,能够以较小的计算量实现永磁磁链、定子绕组、交直轴电感的同时辨识,将辨识结果作为判断是否失磁的依据。……