论文题名: | 高铁牵引电机的状态监测与故障诊断技术研究 |
关键词: | 高铁牵引电机;小波包分析;最小二乘支持向量机;粒子群优化算法;故障诊断 |
摘要: | 近年来高铁技术飞速发展,功能日益完善,但设备也更加复杂,因此对保障高速铁路的安全性和可靠性提出了很高的要求,保证高速铁路中电力机车的安全可靠稳定运行成为了发展高铁系统的关键和核心。高铁牵引电机是电力机车的关键设备之一,其工作状态是整个高铁牵引系统安全的保证和前提。因此开展高铁牵引电机的状态监测与故障诊断技术研究,以便能够确定高铁牵引电机整体或局部是否异常、及早发现故障及其原因以及预报故障的发展趋势。本文针对高铁牵引电机的状态监测与故障诊断技术进行深入研究,主要研究工作如下: (1)对高铁牵引传动系统及牵引电机的组成以及常见故障类型进行总结叙述,分析了定子匝间短路故障和转子断条故障的故障机理,建立了定子匝间短路故障和转子断条故障与故障特征频率之间的联系。 (2)以CRH2高铁列车组采用的MT205型大功率牵引电机作为研究对象,利用有限元分析软件Ansoft Maxwell对高铁牵引电机发生定子匝间短路及转子断条故障进行建模和仿真。提出运用Coif5小波基函数对故障定子电流仿真信号进行8层小波包分解重构的方法,结合频段能量计算能有效提取出故障特征频段。 (3)分别提取不同故障频段的30组数据作为最小二乘支持向量机诊断法的训练及测试样本,与相同环境下神经网络诊断法横向比较,验证了最小二乘支持向量机诊断法具有较好的诊断性。进一步提出了粒子群优化最小二乘支持向量机的改进方法,并验证了其有效性。 (4)在LabVIEW环境中搭建高铁牵引电机状态监测与故障诊断系统平台。利用MATLAB与LABVIEW混合编程设计定子电流小波变换分析界面和优化SVM故障诊断界面。将三类仿真信号导入进行测试实现了分析与诊断分类功能,同时实现了故障数据查询打印报表功能。 |
作者: | 王蔚溪 |
专业: | 控制工程 |
导师: | 孟祥忠 |
授予学位: | 硕士 |
授予学位单位: | 青岛科技大学 |
学位年度: | 2017 |
正文语种: | 中文 |