基于小波变换和聚类的BLDCM故障检测与识别

摘要：

为了满足航空用机电作动器(EMA,Electro-Mechanical Actuator)高可靠性和大范围调速的要求,充分利用具有双通道容错结构的无刷直流电动机(BLDCM,Brushless DC Motor)系统特殊的结构和换相特点,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的突变特征,提出一种采用小波变换(WT,Wavelet Transform)与层次聚类算法(HCA,Hierarchical Clustering Algorithm)相结合的故障检测与诊断方法.并通过实际电机系统试验验证了方法的可行性与正确性.试验结果表明,这种方法对电机断相故障、逆变器功率管断路故障具有明显的检测与识别效果,而且不受转速、负载和噪声的影响.信号特征提取算法简单,故障识别方法可靠性高,无需额外设备,易于应用,具有很强的实际操作性.

关键词：双通道无刷直流电动机、故障检测、故障识别、小波变换、层次聚类

所属期刊栏目：40

分类号：TM921

资助基金：航空科学基金01F51016

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1436-1441