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摘 要
Abstract
目 录
第1章 绪 论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状分析
1.2.1 感应电机定子绕组故障诊断的研究现状
1.2.2 感应电机参数辨识算法的研究现状
输出误差法是基于非线性程序算法(NLP)迭代最小化二次判据，严格来说也是一类非线性最小二乘算法，其参数辨识原理如下图1-3所示，其中是输出噪音。
图1-3 输出误差法参数辨识原理图
该参数辨识算法虽然计算量大且不能很好的收敛到唯一的最优点，但有一独特的优点：模型的输出仅与输入信号有关，不受输出噪音、供电电压不平衡及负载波动等非相关因素的影响，因此对参数的预测偏差较小[40]。另外，输出误差法对于非线性系统的参数辨识有很好的适用性[41]。基于以上优点，本课题选择输出误差法用于感应电机定子绕组匝间短路故障辨识研究。
滚动时域预测(MHE)算法是一种基于优化的状态预估方法，通过采用一类非线性优化算法把预测问题转化为时域上目标函数的最小化问题。该算法已被广泛应用到各种类型的动态系统，且对比研究发现该算法没有扩展卡尔曼滤波(EKF)算法复杂，但在工业生产中状态参数的预测效果却比EKF算法更好[42-44]。近年来，MHE算法已被应用到电机故障预测领域[45-46]。在本课题中，提出以MHE算法作为输出误差法的优化算法以在线检测感应电机定子绕组匝间短路故障。
1.3 本文主要研究内容
第2章 感应电机匝间短路故障辨识模型分析
2.1 感应电机的三相数学模型
2.2 感应电机定子绕组故障电路拓扑分析
2.2.1 三相坐标系下匝间短路模型
2.2.2 两相坐标系下匝间短路拓扑
2.2.3 两相坐标系下通用故障建模
2.3 故障电机状态空间模型及仿真
2.4 本章小结
第3章 基于输出误差法的模型参数辨识研究
3.1 输出误差法分析
通常情况下，采用输出误差法的模型参数预测是基于定义的二次判据最小化，经典二次判据定义为：
(3-2)
3.2.1 Broyden算法
3.2.2 置信域(TR)算法
3.2.3 TR-BFGS算法
3.3 初始参数选取
3.4 灵敏度函数标准化
3.5 本章小结
第4章 滚动时域预测策略及仿真分析
4.1 滚动时域预测(MHE)算法分析
4.2 感应电机故障检测建模分析
4.2.1 故障检测系统建模
4.2.2 故障特征提取
4.2.3 电气参数仿真结果分析
4.2.4 故障参数仿真结果分析
4.3 本章小结
第5章 电机故障检测系统设计和实验
5.1 基于转子槽谐波的潜油电机转速辨识
5.2 感应电机故障检测系统设计
5.2.1 实验平台拓扑
5.2.2 信号调理电路设计
5.3 程序系统设计
5.3.1 LabVIEW平台开发基础
5.3.2 程序设计主要内容
5.3.3 模块化编程
5.3.4 控制面板设计
5.4 实验结果分析
5.4.1 转子槽谐波转速辨识结果
5.4.2 故障特征提取
5.4.3 参数辨识结果分析
5.5 本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
