基于观测器的高速列车牵引电机故障诊断方法研究

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1、中图分类号：TP277论文编号：102870318-SX132学科分类号：081101硕士学位论文基于观测器的高速列车牵引电机故障诊断方法研究研究生姓名于晓庆学科、专业控制理论与控制工程研究方向故障诊断与容错控制指导教师姜斌教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchonObserver-BasedFaultDiagnosisfor

2、TractionMotorsofHigh-SpeedTrainsAThesisinControlTheoryandControlEngineeringbyYuXiaoqingAdvisedbyProf.JiangBinSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch，2018南京航空航天大学硕士学位论文摘要牵引电机作为牵引系统的重要组成部分，为高速列车运行提供动力，牵引电机一旦出现故障，必将造成严重后果。本文将高速列车

3、牵引电机作为研究对象，考虑到可能存在的负载扰动和转子阻值变化引起的参数不确定性，针对电机转子断条故障、速度传感器微小故障和驱动系统中逆变器的IGBT开路故障，用基于观测器的方法对其进行鲁棒故障诊断，MATLAB/SIMULINK平台上的仿真结果证明了所提方法的有效性。本文从课题的研究背景及意义出发，给出了高速列车牵引电机的故障诊断和基于观测器的故障诊断方法的研究现状，然后简要介绍了牵引系统的结构，建立了牵引电机的动力学模型，介绍了两种坐标变换和控制策略，最后给出了矢量控制下的牵引电机在MATLAB/SIMULINK平台上的仿真结果。为了

4、检测牵引电机转子断条故障，建立了转子断条故障的数学模型，同时考虑到牵引电机负载转矩的变化性，将负载转矩作为干扰信号，建立带有扰动的牵引电机转子断条故障模型。通过系统解耦将原有系统分成两个子系统分别设计观测器，提出一种综合滑模龙伯格观测器进行转子断条故障的检测，该方法对断条数目较少时的微小故障检测依旧有效。考虑高速列车牵引电机速度传感器发生了微小故障，同时因为温度等环境因素会造成转子电阻阻值的不确定性，在此基础上建立参数不确定的牵引电机速度传感器微小故障模型。通过系统解耦，将参数不确定的故障模型分解成两个子系统，对含不确定参数的子系统设计

5、未知输入观测器，提出一种综合自适应未知输入观测器对微小故障进行估计，解决了干扰幅值未知的问题，并且放宽了求解未知输入观测器增益矩阵的约束条件。针对高速列车牵引电机驱动系统中逆变器的IGBT开路故障，建立了牵引电机伪执行器故障模型，同时考虑负载扰动和转子阻值不确定性，对牵引电机进行干扰下的鲁棒故障诊断。利用H理论，提出一种有界实引理下的未知输入观测器对IGBT开路故障进行检测。为了定位故障，确定发生故障的IGBT开关，提出一种故障隔离策略，对于IGBT双管同时发生故障的情况同样能够准确定位。文章最后对上述研究内容进行了总结，提出了研究不

6、足的地方，为后续研究内容确定了研究方向。关键词：高速列车，牵引电机，故障诊断，观测器，鲁棒性I基于观测器的高速列车牵引电机故障诊断研究II南京航空航天大学硕士学位论文ABSTRACTAsanimportantcomponentofthetractionsystem,thetractionmotorprovidespowertohigh-speedtrains.Oncethefaultsofthetractionmotoroccur,theconsequenceswouldbedestructive.Inthispaper,conside

7、ringtheloaddisturbanceandparameteruncertainty,theobserver-basedrobustfaultdiagnosisiscarriedoutfortherotorbroken-barfault,thespeedsensorincipientfaultandtheinverterIGBTopen-switchfaultoftractionmotors.Finally,thesimulationresultsontheMATLAB/SIMULINKplatformshowtheeffecti

8、venessoftheproposedmethods.Thispaperstartswiththeresearchbackgroundandsignificance,meanwhile,theresearc