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时间:2019-03-15
《电动车用永磁电机驱动系统开路故障的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、辽宁工业大学硕士学位论文电动车用永磁电机驱动系统开路故障的研究工程领域:车辆工程研究生:赵祥智校内指导教师:段敏教授校外指导教师:孙玲高级工程师辽宁工业大学汽车与交通工程学院二〇一五年三月MasterThesisResearchonOpenFaultofDriveSysteminPermanentMagnetMotorforElectricVehiclesSpeciality:VehicleEngineeringCandidate:ZHAOXiang-zhiSupervisors:ProfessorDUANMin
2、SeniorEngineerSUNLingLiaoningUniversityofTechnologyJinzhou,121001,ChinaMarch2015摘要1990年以来,随着人们消费水平的提高、汽车技术的日益成熟以及传统内燃机汽车成本的降低,汽车逐渐成为人类最重要和最普及的交通工具,其保有量正在全球范围内急剧上升。与此同时,汽车工业的高速发展加快了不可再生资源的消耗和环境污染。为此,各国便把研究的重点转移到电动汽车上来。因此,对电动汽车驱动系统的故障诊断也变得越来越有意义。本文主要是对驱动系统中的核心部
3、件—电机控制器的开路故障进行研究,提出一种用于检测控制器中功率开关管开路故障的方法,并通过试验验证此种方法的可行性。这种方法是基于检测控制器的直流端电流,也称为母线电流。首先对电动汽车的驱动系统进行分析总结,搭建电动汽车用永磁直流无刷电机工作的等效电路模型。根据逆变电路的调制方式以及电机的运行理论把驱动系统的工作状态分为两种。分别对这两种状态进行解析,来建立母线电流与电机内部的联系。然后通过试验进行数据采集。先对驱动系统正常工作时的母线电流进行采集,再通过人为设置故障,对逆变电路上桥三个功率管分别处于开路状态时的
4、母线电流数据进行采集。最后是数据处理与故障诊断。首先利用小波包分解技术对母线电流进行3层分解,把电流信号分解到频带相等的8个子频带中,然后重构回原信号。分别计算各个子频带的能量值,得到的能量值组成一个8维的特征向量。最后建立BP神经网络,特征向量与神经网络进行松散型结合,把特征向量作为神经网络的输入。利用神经网络自适应、非线性的特点来识别故障。实际处理中先用一定量的样本来训练神经网络,当训练完成后,再用测试样本数据来测试神经网络。经过试验证明,这种方法可以用来检测控制器中功率开关管的开路故障。关键词:电动汽车;直
5、流无刷电机;开路故障;母线电流;小波神经网络IAbstractSince1990s,withtheimprovementofpeople'sconsumptionlevel,theincreasingmaturityofautomotivetechnologyandthereducingoftraditionalinternalcombustionenginevehicles’costs,carisbecomingthemostimportantandpopularmeansofhumans’transport,
6、itsholdingsisrisingsharplyworldwide.Atthesametime,therapiddevelopmentoftheautomobileindustryhasacceleratedtheconsumptionofnon-renewableresourcesandenvironmentalpollution.Therefore,countriesareputtingfocusonthestudyofelectricvehicles.Assuchthefaultdiagnosisofd
7、rivesystemsforelectricvehiclearebecomingmoreandmoremeaningful.Thispapermainlyresearchontheopenfaultofthemotorcontrollerwhichisacorecomponentofthedrivesystem.ProposeamethodfordetectingtheopenfaultsofMOSFETinthemotorcontrollerandverifythefeasibilityofthismethod
8、byexperiments.ThismethodisbasedondetectingtheDCsidecurrentofthemotorcontroller,alsoreferredtoasthebuscurrent.Firstly,buildtheequivalentcircuitmodelofpermanentmagnetbrushlessDCmotorbyanaly
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