电机匝间短路故障的仿真研究
电机匝间短路故障的仿真研究
包分解和Ｂ Ｐ 神 经 网络 技 术 结 合 ， 通 过 采 集 变 换 ， 将 气隙励磁磁通 密度信号分解 出１ ６ ４。 ２ Ｂ Ｐ 神 经网络 训练结 果 到 的 电机 的 气 隙 励 磁 磁 通 密 度信 号 进 行 分 个 分 量 。 采 用Ｌ Ｍ算 法进 行 Ｂ Ｐ 神 经 网络 的 训 练 ， 析和 训练 ， 建 立 数 据 信 号 和 故 障 模 式 的 非
动 力 与 电 气 工 程
电机 匝间短路 故障的仿真研究
赵娟 袁媛 吴俊芹 姜晓艳 张然 吴 晓飞 （ 河北 机电职业 技术学 院 电气 工程系 河北邢 台 ０ ５ ４ ０ ０ ０ ）
摘 要： 电机 匝间短路 故障的仿真研 究是 以电机 匝间的 气隙励磁磁 通 密度 信号为研究对 象的， 通过采 集 系统进行数据 实时采 集， 再运 用小
波 包分解对数据进行分 析， 提取 故障信 息， 最 后运 用Ｂ Ｐ 神经 网络对数据 进行训练和 测试， 从 而达到对 电机 匝间短路 故障 以及故 障位置的准 确判断。 通过 运行 表 明 ， 此 方 法故 障识 别率 高 方 便灵 活 而且 诊断 精度 高 。
关键 词 ： 匝间短路 电流 信号 小波 包分解 Ｂ Ｐ 神经 网络 中图 分类 号 ： Ｕ ２ ２ ６ ． ８ ＋１ 文 献标 识 码 ： Ａ
监 测具有非 常重要的意义 。 本文 提 出一 种 的具 体 实 现 方 法 如 以 下 几 点 。
电 机 匝 间短 路 故 障 检 测 的 方 法 ， 是 将 小 波
‘
为０． Ｏ １ ～０． ８ 之间。 本 试 验 选 取 学 习速 率 为
０． １ 。
（ １ ） ／ Ｊ ， 波 包分 解 。 本 系 统采 用 ４ 层 小波 包
定子匝间短路的永磁同步电机建模与仿真
PMSG）故障大致可分为三类：机械故障、电气故障和永磁体故 障（张莉，双定子无铁心轴向永磁容错电机的研究：东南大学， 2016）。其中电气故障又分为绕组短路故障、绕组开路故障和绕组 不对称故障三类，其中绕组短路故障又细分为匝间短路故障、相间 短路故障和三相短路故障（杨文超，永磁同步电机匝间短路故障在 线诊断研究：湖南大学，2016）。定子匝间短路故障是PMSG电气 故障中发生概率最高的故障（曾德军，永磁直驱风力发电机继电保 护研究：新疆大学，2016）。
基金项目： 新疆维吾尔自治区重点实验室 开放课题（ 2017D04021 ）。 作者简介： 汪洋（1993—），男，硕士研究生，主要研究方向：永磁风机 故障诊断技术。 何山【通讯作者】（1974—），男，副教授，硕士生导师，主 要研究方向：洁净能源发电技术。
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参数设置为：定子电阻 数 ，永磁体磁链
。
，定子电感 ，转动惯量
，极对 ，阻尼系数
图3 A相 μ=1时PMSG矢量模型的三相电流
图4 A相 μ=0.1PMSG矢量模型的转子电角速度变化
图5 A相 μ=0.1时PMSG矢量模型的电磁转矩变化 由图3可以观察到故障后A相电流有些许增大，而B、C两相电 流在数值上有微弱的提升，因由绕组不对称导致A相电流有明显的 高次谐波成分，其它两相电流的谐波含量提升不大。 从图4可以看出，故障状态下的转子电角速度ωe相对于正常状 态只有稍微减小。同样从图5可以观察到，当发生短路故障时，电 磁转矩Te也只有稍微的减小。而且还可以观察到，当故障发生时， ωe与Te波形曲线上均产生了谐波成分。 4.结论 本文根据永磁同步电机物理模型，基于正常状态下永磁同步 发电机在ABC及dq坐标系下的数学模型，根据多回路理论推导出 了ABC及dq坐标系下PMSG匝间短路故障下的数学模型，在Matlab/ Simulink仿真平台上利用可视化模块搭建故障状态下的PMSG仿 真模块，令匝间短路比μ=0.1，验证了搭建的故障电机模块的正确 性，并为今后研究永磁同步电机故障诊断提供了坚实的基础。
基于Ansoft的永磁同步电机早期匝间短路故障分析_朱喜华
基于Ansoft的永磁同步电机早期匝间短路故障分析_朱喜华基于Ansoft的永磁同步电机早期匝间短路故障分析朱喜华，李颖晖，张敬，李宁（空军⼯程⼤学⼯程学院，西安 710038）[摘要]针对路的⽅法的不⾜，建⽴了基于Ansoft的永磁同步电动机⼆维瞬态场有限元模型，利⽤Ansoft强⼤的电磁场分析和后处理功能，仿真得到了电机在正常和匝间短路2%、5%故障下的电磁场分布和相关性能曲线，并分析了各种条件下反电势的谐波含量，得出了反电势三次谐波含量随匝间短路程度加剧⽽减少等结论，为永磁同步电机定⼦绕组早期匝间短路故障诊断提供了依据。
[关键词]永磁同步电动机；Ansoft；有限元；匝间短路；故障诊断[中图分类号] TM313 [⽂献标识码]A [⽂章编号]1000-3983(2010)05-0035-05Analysis of Inchoate Interturn Short Circuit Faultfor Permanent Magnet Synchronous Motor Based on Ansoft(Air Force Engineering University Engineering College, Xi’an 710038, China)ZHU Xi-hua, LI Ying-hui, ZHANG Jing, LI NingAbstract: Considering the defect of electric circuit method, This paper establish the two-dimensioninstantaneous finite element model of Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM ) based onAnsoft. The electromagnetic field distribution and relevant performance curves are obtained bysimulation using the powerful electromagnetic field analysis and post process functions of Ansoftwhen PMSM works normally and at 2%、5% interturn short circuit fault of the stator winding. Theharmonic content of back EMF when PMSM works at different conditions are analyzed. Conclusionsare drew such as that the third harmonic of back EMF decrease with the in crease of interturn shortcircuitwhich provide foundation for the diagosis of inchoate stator winding interturn short circuit ofPMSM.Key words: permanent magnet synchronous motor，ansoft，finite element, short circuit, faultdiagnosis引⾔稀⼟永磁同步电机是20世纪70年代初期出现的⼀种新型永磁电机。
基于Ansoft的永磁电机定子匝间短路故障仿真实现方法
基于Ansoft的永磁电机定子匝间短路故障仿真实现方法随着第三代永磁材料成本下降，永磁电机以其高效节能的突出优势已成为当今工业电机、风力发电以及电动汽车驱动电机的首选。
永磁电机的广泛应用，使得其故障研究已成为关注的热点。
本文对永磁电机定子匝间短路故障的模拟方法进行了研究，提出在Ansoft软件环境下，可以通过改变定子绕组匝数和激励源的大小两种方法实现，求解后便可得到永磁电机匝间短路后的故障性能曲线和参数。
标签：永磁；电机；定子；匝间短路1 引言永磁电机因其用永磁体代替了转子上的励磁绕组，使其具有效率高、体积小、节能效果明显等特点，致使传统电机本体的永磁化是其重要的发展方向，同时也成为节能产品首选电机机型，常见的永磁电机主要包括永磁同步电机，永磁无刷直流电机，永磁直线电机等。
永磁电机在长期连续运行过程中，如果外界条件比较恶劣，将有可能引发各种故障，而定子匝间短路故障是最常见的故障之一，如不能及时发现，将会进一步恶化，发展为严重的单相接地故障和相间故障，甚至破坏性更大的三相短路故障，影响生产的产品质量和所拖动机械设备的工作状态。
随着永磁电机在汽车工业、航空系统、电力产业等行业的广泛应用，吸引了更多学者对永磁电机故障展开研究，而电机的故障实验研究是一项破坏性研究，因此仿真分析方法是电机故障研究常用的方法，在仿真分析的基础上对电机故障进行研究更具有目的性，同时也为故障实验的研究提供依据，基于此，本文对永磁电机定子匝间短路故障的仿真实现方法进行了探索。
2 永磁电机仿真模型的建立Ansoft软件是有限元（FEM）数值分析方法的一种，可以用来分析电机、变压器等电磁装置的静态、稳态、瞬态、正常工况和故障工况的各种特性[1]，其所所建模型能够反映电机内部各种因素的影响。
本文以Ansoft/Maxwell为仿真平台，仿真电机为丰田混合动力车驱动用永磁同步电机，其额定功率为42kW，永磁体呈V型分布，定子绕组为单层线圈结构，极对数为4，定子槽数为48。
发电机转子绕组匝间短路的故障分析
算 。 本 文 以文献 ［ ］ ６ 的交 流 电 机 多 回路 理论 为 基
做出预报 ， 不仅可 以避免恶性事故带来 的经济损 失 ， 有 利 于 机 组 安 排 检 修 ， 高 故 障 处 理 效 还 提 率 ¨ 。因此 发 电机 转 子 绕 组 匝 问短 路 故 障 的早
Ｆａ ｌ ｕ ｔＡｎａｙ ｉ ｆＩ ｅ － ｒ Ｓ ｒ ｒ ｕ ｔｉ ｔ ｒ Ｗ ｉ ｉ ｆＧｅ ｒ ｔ ｒ ｌ ｓｓ ｏ ｎｔｒ－ Ｔｕ ｎ ｈｏ ｔＣｉｃ ｉ ｎ Ｒｏ ｏ ｎｄ ｎｇ ｏ ｎｅ ａ ｏ
ＪＡ ｕ － Ｙ Ｎ ｕ ｎ ｎ ＩＮＧ Ｙ ｎ ｅ， Ａ ＧＸ ａ ｇ， Ｚ Ａ ｈ ｏ ｒ Ｈ ＮＧ Ｃ ａ （ ｏ ｅｅｏ ｌｃ ｉ ｌ ｎ ｆｒ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇ Ｎ ｖｌ ｎｖｒ ｔ ｏ ｎｉｅｒ ｇ Ｗｕ ａ ３ ０ ３ ｈｎ ） Ｃ ｌ ｇ ｆ ｅｔｃ ｄＩ ｏ ｉ ｎ ｉｅｒ ， ａａ Ｕ ｉｅ ｉ ｆ ｇ ｅｉ ， ｈ ｎ４ ０ ３ ，Ｃ ｉａ ｌ Ｅ ｒ ａ ａ ｎ ｍａ ｏ ｎ ｓｙ Ｅ ｎ ｎ
Ｑ ＝一∑Ｍ，・ ＋∑Ｍ｝ ｉ＋ ｓ ｉ Ｑ ｓ ｄ・ Ｑ ｄ
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Ｍｆ ・ｆ ＋Ｍｆ ・ ｆ ｌ ｉ ｃ ｌ 【 ｋ ｉｌ ｌ ｋ
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式 中 ：— — 微分算 子 ； ｐ Ｑ砂 、 —— 该 回路 的电压 、 、 Ｑｉ Ｑ 磁链 和 电流 ；
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．
和 ＦＴ— Ｓ
一
行 计 算 、 析 ， 可 以计 及气 隙磁 场 空 间谐 波 、 分 并 定
旦故 障恶 化 ， 导 致 转 子 一 点甚 至两 点 接 地 等 会
恶 性故 障 的发 生 ， 得被 迫停 机 检修 ， 使 造成 巨大经
永磁同步电机匝间短路故障建模及仿真分析
第１０卷㊀第２期Ｖｏｌ．１０Ｎｏ．２㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２０年２月㊀Ｆｅｂ．２０２０㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２０）０２－０１８４－０５中图分类号：ＴＰ３９１．９文献标志码：Ａ永磁同步电机匝间短路故障建模及仿真分析杨胜明，吴钦木（贵州大学电气工程学院，贵阳５５００２５）摘㊀要：永磁同步电机（ＰＭＳＭ）由于体积小㊁性能好㊁结构简单㊁输出转矩大的优点，在生活中大量应用，特别是在电动车中㊂电机可靠安全的运行，不但影响到产品的质量，而且还关系到人们的生命安全，对ＰＭＳＭ定子匝间短路故障建模及仿真分析是对故障诊断的第一步㊂本文在ａｂｃ坐标系下建立了面装式永磁同步电机（ＳＰＭＳＭ）定子匝间短路故障的详细数学模型，根据故障所建立的数学模型在Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ下搭建仿真模型以可视化故障特征，并从时频域进行了分析，为ＳＰＭＳＭ的故障诊断提供可靠的依据㊂关键词：永磁同步电机；ａｂｃ坐标系；仿真分析；时频域；故障诊断ＭｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆＰｅｒｍａｎｅｎｔＭａｇｎｅｔＳｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＭｏｔｏｒｓｗｉｔｈｉｎｔｅｒｔｕｒｎｓｈｏｒｔｃｉｒｃｕｉｔｆａｕｌｔＹＡＮＧＳｈｅｎｇｍｉｎｇ，ＷＵＱｉｎｍｕ（ＴｈｅＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＧｕｉｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕｉｙａｎｇ５５００２５，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＰｅｒｍａｎｅｎｔＭａｇｎｅｔＳｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＭｏｔｏｒｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｌｉｆｅ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｓ，ｂｅｃａｕｓｅｏｆｉｔｓｓｍａｌｌｓｉｚｅ，ｇｏｏｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ｓｉｍｐｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｌａｒｇｅｏｕｔｐｕｔｔｏｒｑｕｅ．Ｔｈｅｒｅｌｉａｂｌｅａｎｄｓａｆｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｍｏｔｏｒｓｎｏｔｏｎｌｙａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｐｒｏｄｕｃｔｓ，ｂｕｔａｌｓｏａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｓａｆｅｔｙｏｆｐｅｏｐｌｅ＇ｓｌｉｖｅｓ．ＭｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆＰＭＳＭｓｔａｔｏｒｉｎｔｅｒｔｕｒｎｓｈｏｒｔｃｉｒｃｕｉｔｆａｕｌｔ（ＳＩＳＣＦ）ｉｓｔｈｅｆｉｒｓｔｓｔｅｐｏｆｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｄｅｔａｉｌｅｄｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆＳＩＳＣＦｏｆｓｕｒｆａｃｅｍｏｕｎｔｅｄｐｅｒｍａｎｅｎｔｍａｇｎｅｔｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｍｏｔｏｒ（ＳＰＭＳＭ）ｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｉｎａｂｃｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙｔｈｅｆａｕｌｔ，ａｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｂｕｉｌｔｕｎｄｅｒＭａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋｔｏｖｉｓｕａｌｉｚｅｔｈｅｆａｕｌｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ａｎｄａｎａｌｙｓｅｓａｒｅｍａｄｅｉｎｔｉｍｅ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎｔｏｐｒｏｖｉｄｅｒｅｌｉａｂｌｅｂａｓｉｓｆｏｒＳＰＭＳＭｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔＰｅｒｍａｎｅｎｔＭａｇｎｅｔＳｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＭｏｔｏｒ；ａｂｃｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍ；ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ；ｔｉｍｅ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎ；ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ哈尔滨工业大学主办系统开发与应用●基金项目：国家自然科学基金（５１８６７００６）㊂作者简介：杨胜明（１９９３－），男，硕士研究生，主要研究方向：电机故障诊断㊁电机控制㊂收稿日期：２０１９－１１－１３０㊀引㊀言永磁同步电机（ＰＭＳＭ）由于其高功率密度和高可靠性等优点，成为工业机械的重要组成部分，在机器人㊁运动控制㊁电动汽车等应用中起着举足轻重的作用［１］㊂虽然有许多新技术的出现，比如，新的交流变频驱动器，直接转矩控制，已被广泛使用［２－３］，然而，永磁同步电机由于各方面因素的应力作用于定子，导致定子发生故障［４－６］㊂在电机的各种故障中，已有调查研究表明定子故障占所有电机故障的３０％ ４０％［７］左右，而定子故障中绕组匝间短路故障是最多的㊂当电机发生短路故障时，产生的电流比正常情况下的电流要高，这会使得绕组温度升高，从而导致绝缘失效㊂由于人们普遍认为定子匝间短路故障代表了大多数电机故障的初始阶段，因此，自八十年代初以来，对定子匝间短路故障的检测引起了人们的关注㊂在电机故障匝间短路故障诊断中，建立一个合适的故障数学模型是电机故障诊断的第一步㊂目前应用最广泛的建模方法有：对称分量法㊁Ｐａｒｋ变换法㊁有限元法㊁相坐标法等［８－９］㊂由于导致电机存在不对称电流还有其它原因，比如电源的不对称㊁绕组不对称和偏心故障等㊂并且，在现代电力系统中，不对称元件和非线性元件大量使用，相序分离已变得较为困难［１０］㊂Ｐａｒｋ变换法是基于电机参数对称的前提下使用，对于电机参数不对称的情况下使用非常复杂㊂而电机发生匝间短路故障就是一种导致电机参数不对称的情况，这也就是Ｐａｒｋ变换法在匝间短路故障建模的一大缺陷［１１］㊂有限元法虽然是一种分析电磁场非常有效的方法，能够精确地描述电机故障，但由于其理论是以变分原理为基础，通过求解多元方程组求得变值问题的数值解［１２－１３］，计算量大，仿真时间长，且不利于控制策略设计［１４－１６］㊂相坐标法是建立相坐标系，以每相绕组为基本单元，可以较好地考虑绕组产生的空间谐波作用［１７］㊂不用再经过Ｐａｒｋ变换及对称向量法中的参数变换，同时也克服了有限元法计算量大的问题㊂本文的永磁同步电机匝间短路故障数学模型就是应用相坐标法，在ａｂｃ坐标系建立了匝间短路故障数学模型，进而在Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ中搭建仿真模型，从时域㊁频域仿真分析了故障特征㊂１㊀ＳＰＭＳＭ匝间短路故障数学模型在故障诊断中，建立一个合适的故障数学模型是电机故障诊断的第一步㊂为了更好地研究ＳＰＭＳＭ匝间短路故障，这里将对ａｂｃ坐标系下ＳＰＭＳＭ匝间短路故障进行数学建模㊂设Ａ相发生故障，带有匝间短路故障的ＳＰＭＳＭ绕组模型见图１，引入２个参数ｕ＝ｎ１／ｎ，Ｒｆ；ｕ是短路匝数ｎ１与该相总匝数ｎ的比值，Ｒｆ是短路支路的电阻㊂ＳＰＭＳＭ匝间短路故障在ａｂｃ坐标系下的数学模型如下所示［１７－１８］：i av aR s 1E a 1R s 2E a 2L s 2R fi bv bR sE bL s v cR sE cL s i ci fL s 1图１㊀匝间短路永磁同步电机绕组示意图Ｆｉｇ．１㊀Ｗｉｎｄｉｎｇｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｉｎｔｅｒｔｕｒｎｓｈｏｒｔｃｉｒｃｕｉｔｐｅｒｍａｎｅｎｔｍａｇｎｅｔｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｍｏｔｏｒｖａｂｃｆ[]＝Ｒａｂｃｆ[]ｉａｂｃｆ[]＋Ｌｓｆｄｉａｂｃｆ[]ｄｔ＋ｄΨａｂｃｆ[]ｄｔ，（１）ｖａｂｃｆ[]＝［ｖａ㊀ｖｂ㊀ｖｃ㊀０］ｉａｂｃｆ[]＝ｉａ㊀ｉｂ㊀ｉｃ㊀ｉｆ[]Ｌｓｆ＝ＬａＭａｂＭａｃ－ｕＬＭｂａＬｂＭｂｃ－ｕＭＭｃａＭｃｂＬｃ－ｕＭ－ｕＬ－ｕＭ－ｕＭ－ｕ２Ｌéëêêêêêùûúúúúú，Ｒ［ａｂｃｆ］＝Ｒｓ００－ｕＲｓ０Ｒｓ００００Ｒｓ０ｕＲｓ００－ｕＲｓ－Ｒｆéëêêêêêùûúúúúú，㊀Ψａｂｃｆ＝Ψｍ［ｃｏｓ（θｅ）ｃｏｓ（θｅ－２π／３）ｃｏｓ（θｅ＋㊀㊀㊀２π／３）ｕｃｏｓ（θｅ）］Ｔ，ｄΨａｂｃｆｄｔ＝－ｗｅΨｍ［ｓｉｎ（θｅ）ｓｉｎ（θｅ－㊀㊀㊀２π／３）ｓｉｎ（θｅ＋２π／３）ｕｓｉｎ（θｅ）］Ｔ．ìîíïïïïïï（２）㊀㊀㊀㊀ｄｗｅｄｔ＝１Ｊｎｐ（Ｔｅ－Ｂｗｅｎｐ－Ｔｍ）；ｄθｅｄｔ＝ｗｅ．ìîíïïïï（３）Ｔｅ＝Ｅａｉａ＋Ｅｂｉｂ＋Ｅｃｉｃ－Ｅｆｉｆｗｅ／ｎｐ＝－ｎｐｉ［ａｂｃｆ］㊀㊀㊀［ｓｉｎ（θｅ）ｓｉｎ（θｅ－２π／３）ｓｉｎ（θｅ＋㊀㊀㊀２π／３－ｕｓｉｎ（θｅ）］Ｔ，（４）㊀㊀㊀㊀㊀Ｅａ２＝Ｅｆ㊀Ｅａ１＋Ｅａ２＝Ｅａ．其中，Ｌａ＝Ｌｂ＝Ｌｃ＝Ｌ；Ｍａｂ＝Ｍａｃ＝Ｍｂｃ＝Ｍ；ｎｐ，ｗｅ分别是极对数和电角速度㊂由此可知，ｕ，Ｒｆ这两个参数决定电机是否出现匝间短路故障㊂２㊀有匝间短路故障的ＳＰＭＳＭ驱动系统仿真建模仿真的电机参数见表１㊂采用ｉｄ＝０的滞电流控制［１９］，其矢量控制仿真如图２所示㊂表１㊀ＳＰＭＳＭ参数Ｔａｂ．１㊀ＳＰＳＭｐａｒａｍｅｔｅｒｓ电机参数数值极对数ｎｐ３相电阻Ｒｓ／Ω１．５相电感Ｌｓｌ／ｍＨ１．７２５相互感Ｌｍ／ｍＨ０．０２８永磁铁磁链Ψｍ／Ｗｂ０．１７２５摩擦系数Ｂｍ／（Ｎ㊃ｍ㊃ｒａｄ－１㊃ｓｅｃ－１）０．００１转动惯量Ｊ／（ｋｇ㊃ｍ２）０．００３６图２ＳＰＭＳＭ滞环电流矢量控制图Ｆｉｇ．２㊀ＳＰＭＳＭｂａｎｇ－ｂａｎｇｃｕｒｒｅｎｔｖｅｃｔｏｒｃｏｎｔｒｏｌ㊀㊀其思想是将电流给定信号与检测到的逆变器实际输出电流信号比较，若实际电流大于给定值，则改变逆变器的开关状态使之减小，反之增大㊂所以电机滞环电流控制系统包括一个转速控制环和一个采用Ｂａｎｇ－Ｂａｎｇ控制（滞环控制）㊂其中，ＳＰＭＳＭ模块是根据式（１） 式（４）搭建的㊂３㊀仿真试验及分析３．１㊀电机无故障情况为了验证本文在ａｂｃ坐标系下搭建的ＳＰＭＳＭ５８１第２期杨胜明，等：永磁同步电机匝间短路故障建模及仿真分析定子匝间短路故障模型的正确性，仿真过程中用Ｍａｔｌａｂ－Ｓｉｍｕｌｉｎｋ自带的ｄｑ坐标系下的电机模型进行对比，令ｕ＝０㊂仿真结果如图３ 图５所示㊂由图３ 图５可以看出２个模型的速度响应㊁转矩㊁电流响应完全一致㊂并且电流高度对称，这正是电机无故障运行的特征㊂40003000200010000.10.20.30.4时间/s速度/（r m i n -1）a b c 坐标系d q 坐标系图３㊀正常状态下两模型转矩响应对比Ｆｉｇ．３㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｏｒｑｕｅｒｅｓｐｏｎｓｅｓｏｆｔｗｏｍｏｄｅｌｓｕｎｄｅｒｎｏｒｍａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ时间/s25201510500.20.40.60.81.0T e/（N m ）图４㊀正常状态下两模型转矩响应对比Ｆｉｇ．４㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｏｒｑｕｅｒｅｓｐｏｎｓｅｓｏｆｔｗｏｍｏｄｅｌｓｕｎｄｅｒｎｏｒｍａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓI a I b I c40200-20-400.050.100.150.20时间/s电流/A图５㊀正常状态下两模型电流响应对比Ｆｉｇ．５㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｐｏｎｓｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏｍｏｄｅｌｓｕｎｄｅｒｎｏｒｍａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ３．２㊀电机存在匝间短路故障情况当ａ相发生匝间短路故障时，由式（１） 式（４）可知，只要赋予ｕ，Ｒｆ值，就可以仿真电机匝间故障㊂３．２．１㊀时域分析令ｕ＝０．５，Ｒｆ＝５Ω；０．２ｓ时加入故障，进行仿真㊂仿真结果见图６ 图９㊂25201510500.10.20.30.40.5时间/sT e/（N m ）图６㊀加入故障转矩响应Ｆｉｇ．６㊀Ｔｏｒｑｕｅｒｅｓｐｏｎｓｅｗｉｔｈｆａｕｌｔ0.10.20.30.40.5时间/s3010300029902980速度/（r m i n -1）图７㊀加入故障速度响应放大图Ｆｉｇ．７㊀Ｓｐｅｅｄｒｅｓｐｏｎｓｅｍａｇｎｉｆｉｃａｔｉｏｎｄｉａｇｒａｍｗｉｔｈｆａｕｌｔ40200-20时间/si ai b i c电流/A0.150.200.250.30图８㊀加入故障三相电流响应Ｆｉｇ．８㊀Ｔｈｒｅｅ－ｐｈａｓｅｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｐｏｎｓｅｗｉｔｈｆａｕｌｔ0.10.20.30.40.5时间/s3020100-10-20i f/A 图９㊀短路电流ｉｆ响应Ｆｉｇ．９㊀Ｓｈｏｒｔｃｉｒｃｕｉｔｃｕｒｒｅｎｔｉｆｒｅｓｐｏｎｓｅ㊀㊀由式（１） （４）可以导出短路电流的表达式：ｉｆＲｆ＝ｕＲａ（ｉａ－ｉｆ）＋ｕ［Ｌｆ］Ｔｄｉ［ａｂｃ］ｄｔ－ｕ２Ｌｄｉｆｄｔ＋ｕｄ（Ψｍｃｏｓθｅ）ｄｔ，（５）Ｌｆ＝［Ｌ㊀Ｍ㊀Ｍ］Ｔ，由于电机的感应特性，式（５）最后一项是最大的影响，因此ｉｆ可以近似写成：ｉｆʈ－ｕＲｆｗｅΨｍｓｉｎθｅ．（６）㊀㊀当ｕ，Ｒｆ一定时候，ｉｆ的幅值与转速成比例关系，把速度设置成一次函数线性增长得到ｉｆ与转速关系如图１０所示㊂i f峰值峰值线性拟合40200-2050010001500200025003000速度/(r ?m i n -1)i f/A 图１０㊀短路电流ｉｆ随速度变化的关系Ｆｉｇ．１０㊀Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｓｈｏｒｔｃｉｒｃｕｉｔｃｕｒｒｅｎｔｉｆａｎｄｖｅｌｏｃｉｔｙ㊀㊀由图１０可见，仿真结果ｉｆ的幅值确实与转速成比例关系㊂分析图６与图７转矩响应和速度响应可知，当６８１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１０卷㊀故障加入后发生震荡，且速度震荡幅度不超过３０００ｒ／ｍｉｎ㊂图８中，当故障加入后三相电流增加，故障ａ相幅值大于其它两项，这正是匝间短路引起的特征，并且其大小与转速㊁转矩等成正比，限于篇幅，略去其余仿真结果㊂图９中当故障加入后短路电流出现，但此故障电流不能够直接测量㊂３．２．２㊀频域分析在图６ 图７中，当在０．２ｓ加入故障，转矩和速度都发生了震荡，说明当电机发生匝间短路故障时，会出现其它谐波，从而导致转矩和速度出现了震荡㊂接下来的仿真是在Ｍａｔｌａｂ中对故障相ｉａ和速度做快速傅里叶变化（ＦＦＴ）仿真分析，在仿真前做一些规定㊂基频ｆ１＝ｎｐｎｓｐｅｅｄ／６０，η＝（ｕ／Ｒｆ）㊃１００％㊂由于电磁转矩不易测得，所以对速度进行ＦＦＴ分析，分析结果见表２ 表４㊂表２㊀速度谐波成分与η变化的关系Ｔａｂ．２㊀Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｖｅｌｏｃｉｔｙｈａｒｍｏｎｉｃｃｏｍｐｏｎｅｎｔｗｉｔｈηη／％谐波幅值０１２３４５６１０２９９９．４３０．０００．５６０．０００．０２０．０００．００８２９９９．５３０．０００．３５０．０００．０１０．０００．００６２９９９．６４０．０００．３５０．０００．０１０．０００．００４９９９７．５００．０００．２３０．０００．０００．０００．００２２９９９．８７０．０００．１２０．０００．０００．０００．０００２９９９．９８０．０００．０００．０００．０００．０００．００㊀㊀注：ｎｓｐｅｅｄ＝３０００（ｒ／ｍｉｎ），ｆ１＝１５０Ｈｚ，Ｔｎ＝１０（Ｎ㊃ｍ）表３㊀速度谐波成分与负载变化的关系Ｔａｂ．３㊀Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｖｅｌｏｃｉｔｙｈａｒｍｏｎｉｃｃｏｍｐｏｎｅｎｔｗｉｔｈｌｏａｄ转矩／（Ｎ㊃ｍ）谐波幅值０１２３４５６１０２９９９．４３０．０００．５６０．０００．０２０．０００．００８２９９９．６１０．０００．５５０．０００．０２０．０００．００６２９９９．８６０．０００．５３０．０００．０２０．０００．００４３０００．１８０．０００．５２０．０００．０２０．０００．００２３０００．５２０．０００．５１０．０００．０２０．０００．０００３０００．９００．０００．５００．０００．０２０．０００．００㊀注：ｎｓｐｅｅｄ＝３０００（ｒ／ｍｉｎ），ｆ１＝１５０Ｈｚ，η＝１０％表４㊀开环㊁闭环速度谐波成分变关系Ｔａｂ．４㊀Ｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｏｐｅｎ－ｌｏｏｐ，ｃｌｏｓｅｄ－ｌｏｏｐａｎｄｖｅｌｏｃｉｔｙｈａｒｍｏｎｉｃｃｏｍｐｏｎｅｎｔ谐波序列０１２３４５６开环正常５９９．９８０．０１０．０００．０００．０００．０００．００故障６００．０００．０１２．７４０．０００．０００．０００．００闭环正常６００．０４０．０００．０００．０００．０００．０００．００故障５９９．９４０．０００．１００．０００．０００．０００．００㊀注：ｎｓｐｅｅｄ＝６００（ｒ／ｍｉｎ），ｆ１＝３０Ｈｚ，Ｔｍ＝Ｏ（Ｎ㊃ｍ），η＝１０％㊀㊀表２结果表明，速度的二次谐波与η成正比㊂表３结果表明，速度二次谐波与负载转矩成正比㊂表４进一步证明了速度的二次谐波的产生是由故障而导致出现的㊂是否出现二次谐波与开环㊁闭环基本无关㊂接下来对故障相电流ｉａ做ＦＦＴ分析㊂分析结果如图１１ 图１２所示㊂2.52.01.51.00.550010001500200025003000速度/(r?m i n-1)三次谐波幅值i a/A正常5%10%20%图１１㊀ｉａ三次谐波与速度变化的关系Ｆｉｇ．１１㊀Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｉａｔｈｉｒｄｈａｒｍｏｎｉｃｗｉｔｈｓｐｅｅｄ24681012负载/(N?m)三次谐波幅值i a/A321正常5%10%20%图１２㊀ｉａ三次谐波与负载变化的关系Ｆｉｇ．１２㊀Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｉａｔｈｉｒｄｈａｒｍｏｎｉｃｗｉｔｈｖａｒｉａｔｉｏｎ㊀㊀图１１ 图１２表明故障相电流三次谐波幅值与速度㊁负载幅值㊁η都成正比关系㊂但由于ＦＦＴ只适合平稳状态，对于电机速度，负载变化的非平稳过程不适用，进一步在频域提取故障特征是值得研究的㊂４㊀结束语当电机定子发生匝间短路故障时，在时域上仿真分析得出以下结论：（１）其转矩和速度发生振荡㊂（２）相电流将增大，而且故障相电流大于非故障相电流㊂（３）出现短路电流㊂从频域上仿真分析得出如下结论：（１）速度信号出现二次谐波，速度的二次谐波幅值与η和负载转矩成正比㊂（２）故障相电流三次谐波幅值与速度㊁负载幅值㊁η都成正比关系㊂由于电机运行在一个非平稳的状态，怎样提取这些故障特征进行故障诊断则亟待进一步去研究㊂参考文献［１］ＺＨＥＮＧＰｉｎｇ，ＺＨＡＯＪｉｎｇ，ＬＩＵＲａｎｒａｎ，ｅｔａｌ．Ｍａｇｎｅｔｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｏｆａｎａｘｉａｌ－ａｘｉａｌｆｌｕｘｃｏｍｐｏｕｎｄ－ｓｔｒｕｃｔｕｒｅＰＭＳＭｕｓｅｄｆｏｒＨＥＶｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＭａｇｎｅｔｉｃｓ，２０１０，４６（６）：２１９１．（下转第１９３页）７８１第２期杨胜明，等：永磁同步电机匝间短路故障建模及仿真分析２７０．５５ｍ之间变化，通行能力的变化率在０．１９ １．０７之间㊂当降雨强度相同时，随着速度的增大，摩擦系数减小比较缓慢；当速度相同时，随着降雨强度的增大，摩擦系数急剧减小；说明影响车轮与地面摩擦系数的主要原因是降雨强度㊂由此证明随着降雨强度的变大，信号控制周期时长变短㊂当降雨量是交通环境的变化量时，由于地面摩擦系数的降低，无人驾驶车辆的通过的流量减少，导致交通量的减少达到３０％㊂车流量的减少随即带来信号控制周期时长的变化，进而产生降雨对城市主干道绿波控制的影响，当交叉口的周期时长与交通需求不匹配时，产生更大的延误甚至会造成二次停车，从而使干线绿波失效㊂因此，需要信号控制与无人驾驶车辆一样对降雨强度做出同步的反应，如此才能使信号周期与车辆同行流量相匹配㊂另一条路径是随着科技的进步构建车联网，实现ｖ２ｘ㊂本次研究的不足之处在于不同降雨强度下对车速的折减函数㊁车轮与路面之间的摩擦系数函数仍有待后续研究优化，无人驾驶车辆的跟驰距离也需做更深入的探讨研究㊂参考文献［１］陈慧岩，熊光明，龚建伟，等．无人驾驶汽车概论［Ｍ］．北京：北京理工大学，２０１４．［２］许方经．降雨条件下城市道路通行能力影响分析［Ｄ］．西安：长安大学，２０１７．［３］ＢＲＯＤＳＫＹＨ，ＨＡＫＫＥＲＴＡＳ．Ｒｉｓｋｏｆａｒｏａｄａｃｃｉｄｅｎｔｉｎｒａｉｎｙｗｅａｔｈｅｒ［Ｊ］．Ａｃｃｉｄｅｎｔ；ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ，１９８８，２０（３）：１６１．［４］ＣＨＵＮＧＥ，ＯＧＴＡＮＩＯ，ＷＡＲＩＴＡＨ，ｅｔａｌ．Ｄｏｅｓｗｅａｔｈｅｒａｆｆｅｃｔｈｉｇｈｗａｙｃａｐａｃｉｔｙ［Ｃ］／／５ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＨｉｇｈｗａｙＣａｐａｃｉｔｙａｎｄＱｕａｌｉｔｙｏｆＳｅｒｖｉｃｅ．Ｙａｋｏｍａ，Ｊａｐａｎ：［ｓ．ｎ．］，２００６：１．［５］温惠英，刘敏，王海玮．高速公路山风过境路段雨天可变限速控制方法［Ｊ］．华南理工大学学报（自然科学版），２０１６，４４（１２）：６７．［６］龚大鹏，宋国华，黎明，等．降雨对城市道路行程速度的影响［Ｊ］．交通运输系统工程与信息，２０１５，１５（１）：２１８．［７］林志恒，何兆成，戴秀斌，等．考虑降雨影响的城市交通流车速多层线性模型研究［Ｊ］．公路交通科技，２０１４，３１（１０）：１１９．［８］ＬＡＭＷＨＫ，ＴＡＭＭＬ，ＣＡＯＸＱ，ｅｔａｌ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｒａｉｎｆａｌｌｉｎｔｅｎｓｉｔｙｏｎｔｒａｆｆｉｃｓｐｅｅｄ，ｆｌｏｗ，ａｎｄｄｅｎｓｉｔｙｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｆｏｒｕｒｂａｎｒｏａｄｓ［Ｊ］．ＡＳＣＥＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１３，１３９（７）：７５８．［９］李岩，南斯睿，马静，等．降雨天气单点交叉口交通信号控制优化方法［Ｊ］．交通运输工程学报，２０１８，１８（５）：１８５．［１０］季天剑，黄晓明，刘清泉．部分滑水对路面附着系数的影响［Ｊ］．交通运输工程学报，２００３，３（４）：１０．［１１］康成龙，艾瑶．路面附着系数对汽车跟驰安全距离的影响研究［Ｊ］．公路与汽运，２０１８（３）：４５．［１２］张扬，李守成，陈华．基于智能前视摄像头的ＡＣＣ目标车辆探测［Ｊ］．制造业自动化，２０１７，３９（９）：８．［１３］梁炳春．基于机器视觉的辅助驾驶系统中车辆检测与测距研究［Ｄ］．上海：东华大学，２０１６．［１４］ＩＢＲＡＨＩＭＡＴ，ＨＡＬＬＦＬ．Ｅｆｆｅｃｔｏｆａｄｖｅｒｓｅｗｅａｔｈｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｎｓｐｅｅｄ－ｆｌｏｗ－ｏｃｃｕｐａｎｃｙｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＲｅｃｏｒｄ，１９９４，１４５７：１８４．［１５］徐筱秦，冯忠祥，李靖宇．驾驶员接管自动驾驶车辆研究进展［Ｊ］．交通信息与安全，２０１９，３７（５）：１．［１６］季天剑．降雨对轮胎与路面附着系数的影响［Ｄ］．南京：东南大学，２００４．（上接第１８７页）［２］ＯＲＴＥＧＡＣ，ＡＲＩＡＳＡ，ＣＡＲＵＡＮＡＣ，ｅｔａｌ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄｗａｖｅｆｏｒｍｑｕａｌｉｔｙｉｎｔｈｅｄｉｒｅｃｔｔｏｒｑｕｅｃｏｎｔｒｏｌｏｆｍａｔｒｉｘ－ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ－ｆｅｄＰＭＳＭｄｒｉｖｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ，２０１０，５７（６）：２１０１．［３］ＢＥＥＲＴＥＮＪ，ＶＥＲＶＥＣＫＫＥＮＪ，ＤＲＩＥＳＥＮＪ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｄｉｒｅｃｔｔｏｒｑｕｅｃｏｎｔｒｏｌｆｏｒｆｌｕｘａｎｄｔｏｒｑｕｅｒｉｐｐｌｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０１０，５７（１）：４０４．［４］ＴＯＬＩＹＡＴＨＡ，等．电机建模㊁状态监测与故障诊断［Ｍ］．周卫平，于飞，张超，等，译．北京：机械工业出版社，２０１４．［５］ＳＩＤＤＩＱＵＥＡ，ＹＡＤＡＶＡＧＳ，ＳＩＮＧＨＢ．Ａｒｅｖｉｅｗｏｆｓｔａｔｏｒｆａｕｌｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｉｎｄｕｃｔｉｏｎｍｏｔｏｒｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎ，２００５，２０（１）：１０６．［６］ＧＲＵＢＩＣＳ，ＡＬＬＥＲＪＭ，ＬＵＢｉｎ，ｅｔａｌ．Ａｓｕｒｖｅｙｏｎｔｅｓｔｉｎｇａｎｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｓｔａｔｏｒｉｎｓｕｌａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｏｆｌｏｗ－ｖｏｌｔａｇｅｉｎｄｕｃｔｉｏｎｍａｃｈｉｎｅｓｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｕｒｎｉｎｓｕｌａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２００８，５５（１２）：４１２７．［７］ＩＥＥＥＣｏｍｍｉｔｔｅｅＲｅｐｏｒｔ．ＲｅｐｏｒｔｏｆｌａｒｇｅｍｏｔｏｒｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｓｕｒｖｅｙｏｆｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｎｄｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎｓＰａｒｔＩ，ａｎｄＩＩ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｄｕｓｔｒｙＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，１９８５，２１（４）：８５３．［８］方芳，杨士元，侯新国，等．派克矢量旋转变换在感应电机定子故障诊断中的应用［Ｊ］．中国电机工程学报，２００９，２９（１２）：９９．［９］杨志峰，翟超，李小兵．感应电机定子绕组缺相故障诊断的仿真与研究［Ｊ］．大电机技术，２００７（５）：２５－２８．［１０］袁旭峰，程时杰．改进瞬时对称分量法及其在正负序电量检测中的应用［Ｊ］．中国电机工程学报，２００８，２８（１）：５２．［１１］王旭红，何怡刚．基于Ｐａｒｋ变换和ＤＲＮＮ的定子绕组匝间故障诊断方法［Ｊ］．湖南大学学报（自然科学版），２００９，３６（８）：４３．［１２］刘明，李颖晖，雷晓犇，等．同步电机绕组匝间短路故障有限元分析［Ｊ］．微电机，２０１２，４５（７）：２０．［１３］高磊，李永刚．基于多回路理论的发电机转子绕组匝间短路故障特征分析［Ｊ］．电力科学与工程，２０１０，２６（１２）：１５．［１４］张涛，朱熀秋，孙晓东，等．基于场路耦合时步有限元法的高速无轴承永磁同步电机电磁分析［Ｊ］．武汉大学学报（工学版），２０１１，４４（５）：６４５．［１５］张宇娇，孙梦云，阮江军．基于有限元法的多相异步电机电磁场分析［Ｊ］．大电机技术，２０１１（５）：２４．［１６］梅凡，谢宝昌，高强，等．永磁电机分析的场路耦合时步有限元法［Ｊ］．电机与控制应用，２０１２，３９（９）：５．［１７］ＲＯＭＥＲＡＬＬ，ＵＲＲＥＳＴＹＪＣ，ＲＩＢＡＲＪＣ，ｅｔａｌ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｓｕｒｆａｃｅ－ｍｏｕｎｔｅｄｐｅｒｍａｎｅｎｔｍａｇｎｅｔｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｍｏｔｏｒｓｗｉｔｈｓｔａｔｏｒｗｉｎｄｉｎｇｉｎｔｅｒｔｕｒｎｆａｕｌｔｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０１１，５８（５）：１５７６．［１８］刘毅，郑志国．基于参数模型永磁同步电机定子绕组匝间短路故障研究［Ｊ］．电机与控制应用，２０１５，４２（１０）：４８．［１９］袁雷，胡冰新，魏克银，等．现代永磁同步电机控制原理及ＭＡＴＬＡＢ仿真［Ｍ］．北京：北京航空航天大学出版社，２０１６．３９１第２期安喜才，等：无人驾驶背景下降雨对城市交通信号控制的影响研究。
永磁同步电机定子匝间短路故障诊断的研究现状及发展趋势
摘 要 ：分析 了永磁 同步 电机定子 匝间短定子 匝间短 路故 障诊 断方法 的发展
状况 ，预测 了定子 匝间短路故 障诊断方法 的发展趋势 ，提 出了研究定子 匝间短路 故障诊 断应 注意的问题 。
第４ ６卷 第 ２期 ２ ０１ ３正 ２月
截 ＇ Ｉ ｝ 机
ＭＩ ＣＲＯＭＯＴＯＲＳ
Ｖｏ １ ． ４６． Ｎｏ ． ２
Ｆ ｅ ｂ ． ２ Ｏ１ ３
永磁 同步 电机 定 子 匝 间短路 故 障诊 断 的 研 究 现 状 及 发 展 趋 势
梁伟铭 ，陈 诚 ，任 纪 良 ，郑瑞广
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｐ ｅ ｒ ｍ ａ ｎ ｅ ｎ ｔ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｓ ｙ ｎ ｃ ｈ ｒ ｏ ｎ ｏ ｕ ｓ ｍ ｏ ｔ ｏ ｒ（ Ｐ ＭＳ Ｍ） ； ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ — ｔ ｕ ｒ ｎ ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｃ ｉ ｒ ｃ ｕ ｉ ｔ ； ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ
Ｏ 引 言
永磁 同步 电机 因其 结构 紧凑 、体 积小 、重 量 轻 、 效率 高 、工作 可靠 、噪声低 等性 能特 点 ¨ 曲 ，具 有 电 动 汽车驱 动 的最 优 综 合 指 标 ，是 电动 汽 车 电机 的最
１ 永 磁 同 步 电 机 定 子 匝 间 短 路 故 障 模
拟 方 法
永磁 同步 电机 定 子 匝 间短 路 故 障诊 断 的研 究 主 要 集 中在 两 个 方 面 ，一 是 寻 找 故 障 特 征 量 ，判 断 故
佳选择。电动汽车 电机运行环境 复杂 ，如振动、高
同步发电机励磁绕组匝间短路的仿真研究
摘要: 转子绕组匝间短路故障会造成发电机励磁电流增大、输出无功减小、转子振动加剧等影响,
如果不及早处理可能给机组的安全运行带来巨大威胁。近年来国内外研究主要通过实验检测及
定性分析, 由于不能准确计算故障电流等电气量, 在实际应用中存在局限性。本文为多支路同步 发电机励磁绕组匝间短路建立了改进的多回路数学模型, 并提出了与励磁绕组有关的电感系数的
心线上( 如图 3) , 那么第 n 极( n = 1, 2, ,, 2P) 下的
励磁绕组通直流电流 i 后, 会产生矩形波磁动势、分 布在整个电 机圆周 [ - PP, PP] 区间 内, 其 表达 式
为:
第 2期
孙宇光, 等: 同步发电机励磁绕组匝间短路的仿真研究
7
图 3 凸极同步电机的励磁绕组结构示意图 Fig. 3 Configuration of field windings in salien-t pole synchronous machine
圈 AAc的串联匝数和短距比, K0 、K2 、K4 ,为凸极同
步电机气隙磁导系数的各次谐波幅值[ 8] 。
第 m 极励磁绕组与第 n 极励磁绕组的互感系
数( 与气隙磁场有关的部分) 为:
M fdnm, D =
(-
1) m+ n
4w fdmw fdn Sl P P2
#
6 6 k=
1 P
,
2P,
3 P
的所有电流、电压量。
在求解上述改进的多回路数学模型之前, 必须
准确地计算模型中时变的回路电感矩阵[ Mc] 。文 献[ 8] 用气隙磁导法计算了电机绕组正常及发生定
子内部故障的电感系数, 其中在计算定子回路参数
时, 先算出单个线圈的参数, 然后根据定子各回路的 组成情况, 由有关线圈的参数计算出定子回路参数。
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电机匝间短路故障的仿真研究
摘要:电机匝间短路故障的仿真研究是以电机匝间的气隙励磁磁通密度信号为研究对象的,通过采集系统进行数据实时采集,再运用小波包分解对数据进行分析,提取故障信息,最后运用BP神经网络对数据进行训练和测试,从而达到对电机匝间短路故障以及故障位置的准确判断。
通过运行表明,此方法故障识别率高、方便灵活而且诊断精度高。
关键词:匝间短路电流信号小波包分解BP神经网络
电机广泛的应用于各种机械设备,其性能决定了行业的经济效益和技术水平。
为了保证电机的安全运行,有效和及时的避免事故发生,对电机各种参数进行实时监测具有非常重要的意义。
本文提出一种电机匝间短路故障检测的方法,是将小波包分解和BP神经网络技术结合,通过采集到的电机的气隙励磁磁通密度信号进行分析和训练,建立数据信号和故障模式的非线性映射关系,从而确定是否存在短路故障以及确定隐患所在位置。
电机匝间短路故障的仿真研究,可以提高电机匝间短路故障诊断的有效性和可靠性。
1 电机转子绕组匝间短路故障机理
电机匝间短路是电机故障中最常见的故障之一。
本论文的选择的是电机匝间绕组开槽数是16,N极和S极各设置8个槽。
利用MATLAB 软件进行模拟仿真,采集并存储正常状态和任意一个槽内发生短路故
障时的气隙励磁磁通密度信号,分析比较采集的信号,为电机匝间短路故障的仿真研究提供了数据支持。
2 综合故障诊断的数据处理系统
当电机发生短路故障时,气隙励磁磁通密度信号的波形发生相应变化,即该信号携带了丰富的故障特征信息。
因此,综合故障诊断的数据处理系统主要实现对故障特征信息的提取,采用小波包变换将信号分解后,提取与故障征兆有关的量值,为建立BP神经网络诊断提供数据基础。
利用小波包变换提取的特征信息作为BP神经网络的输入,电机故障槽短路作为输出,建立3层BP神经网络,进行学习和训练,BP 神经网络完全能够实现电机匝间短路故障的判断及故障槽的准确定位。
3 应用小波包变换提取气隙励磁磁通密度信号的故障信息
应用小波包变换可以将气隙励磁磁通密度信号的低频和高频同时分解变换,其中,低频分量和原信号相似,而高频分量是携带故障特征信息的细节信号。
小波包变换的优势在于提高高频部分的分辨率,可以更准确的提取频带内的信息,放大了电机匝间短路时信号携带的故障特征信息,在故障检测识别领域中得到了广泛的应用。
基于小波包变换的故障特征信息提取的具体实现方法如以下几点。
(1)小波包分解。
本系统采用4层小波包变换,将气隙励磁磁通密度信号分解出16个分量。
(2)小波包分解系数进行重构。
分别求出16个分量在各自频带中的信号总能量,再将含有故障特征信息的分量进行小波系数重构。
具体做法是:对4层小波包分解出来的16个分量分别提取其特征向量,按照低频到高频的顺序将其排列,得到16个频带的特征信号。
(3)特征向量归一化处理。
对16个特征信号进行归一化处理,将其数值归一化到[0,1]范围内。
4 建立BP神经网络诊断电机匝间短路故障
本文利用BP神经网络建立短路故障诊断系统,对电机的气隙励磁磁通密度信号进行分析和训练,实现对故障信息的智能识别和准确定位。
BP神经网络即反向传播网络,是目前故障检测中应用最广泛的神经网络模型之一,可以通过故障实例中的样本数据对网络进行不断的训练学习以提高网络中存储知识的数量,并通过网络中调整各神经元之间的权值来实现智能判断。
4.1 建立神经网络
将小波包变换提取气隙励磁磁通密度信号的故障信息作为输入向量,来建立一个独立的三层BP神经网络模型。
(1)输入层神经元个数:输入层的神经元是由气气隙励磁磁通密度信号经过4层小波包分解后的16个特征向量构成,再进行归一化处理,样本数据归一化到[0,1],保证算法程序收敛加快。
(2)输出层神经元个数:输出层是由电机短路故障的故障槽个数确定的,本系统存在16种短路故障类型和一种正常状态的情况,总共17个状态输出,因此采用输出层的神经元个数设置为5,总共可以输出32种输出状态,当转子不同槽发生短路故障时,目标输出不同,可以根据神经网络的输出结果对故障槽进行准确的定位。
(3)学习速率:一般学习速率选择范围为0.01～0.8之间。
本试验选取学习速率为0.1。
4.2 BP神经网络训练结果
采用LM算法进行BP神经网络的训练,神经网络的训练参数设置为如下:
net.trainParam.lr=0.1; %学习速率为0.1
net.trainParam.epochs=1000; %训练次数为1000
net.trainParam.goal=1e-6;%训练误差p参考文献
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