基于阶次自分离的轮毂电机故障诊断方法研究

轮毂电机作为电动汽车四轮独立驱动系统的动力源,其运行状态直接关系着整车安全。为了逐步实现对轮毂电机运行状态的监测,本文提出一种新的方法--阶次自分离方法,以适应其复杂多变的行驶工况。本方法克服了传统阶次跟踪方法需同时采集转速信号和振动信号的局限性,仅针对转速信号进行研究,并提取其中蕴藏的非正常波动成分,同时借鉴传统阶次跟踪方法对时域非平稳信号的处理方式,对波动成分进行角域重采样和傅里叶变换,凸显出蕴藏于转速信号中的故障特征,进而实现对轮毂电机的故障诊断。结合Matlab仿真分析和轮毂电机漏电故障试验,结果表明阶次自分离方法可有效识别出轮毂电机漏电故障特征。     

基于BN和改进DST的轮毂电机故障诊断方法

为实现不同信号来源下的轮毂电机故障诊断,提出一种基于贝叶斯网络(BN)和改进DST理论的轮毂电机故障诊断方法.以电动汽车轮毂电机运行安全为目标,首先,搭建基于振动和噪声的BN诊断模型,得到不同运行工况下基于振动和噪声的BN诊断模型后验概率;然后,提出基于熵权值的改进DST,对基于振动和噪声的BN诊断模型后验概率的冲突部...     

基于JMAG的电动汽车轮毂电机铁损分析

针对电动汽车轮毂电机负载下的铁芯损耗问题,提出基于JMAG的电磁分析方案。采用控制变量的方法,通过JMAG-Express参数化模块,组建参数化电机模型,在轮毂电机负载状况下,通过JMAG-Designer和JMAG-RT软件联合仿真,对轮毂电机的铁损进行定量分析,并得出电机铁损对电机效率的仿真数据。结果表明:电机铁芯的材料及其厚度影响着电机的铁损,从而影响电机的效率,即硅钢片材料厚度越小,牌号越低,铁损值越小,在电机的高效区(≥80%)范围内对电机效率的影响越大。由此,可为电动汽车轮毂电机的优化设计和正确选型提供理论依据和实践指导。     

基于WMM-HMM的轮毂电机机械故障诊断方法

为有效监控电动汽车用轮毂电机的运行状态,保障整车的运行安全,提出了一种基于混合Weibull分布模型(WMM)与隐马尔科夫模型(HMM)的轮毂电机机械故障诊断方法(WMM-HMM诊断法).首先,利用轮毂电机振动信号提取敏感特征参数,用以表征其运行状态,建立观测序列.其次,利用WMM对轮毂电机各种运行状态下有限的观测序列...     

基于Simulink轮毂电机四轮驱动外特性建模与仿真

为了解决传统纯电动汽车续航里程低、使用效率不高的问题,对四轮轮毂驱动电动汽车进行了研究.首先,在对四轮轮毂电动汽车系统结构进行分析的基础上,基于汽车动力学原理、三元聚合物锂电池电化学原理以及电动机外特性数据等建立包含汽车运动学模型、电池模型以及电机模型的四轮驱动电动汽车整车模型.基于两种工况进行了仿真试验,结果表明所研究的四轮驱动电动汽车具有良好的工作特性.     

不同冷源轮毂电机多模式切换温度场研究

针对轮毂电机电动汽车长时间运行时出现的散热困难问题,设计一种与之匹配的冷却机构和冷却方式.在此基础上,建立轮毂电机热磁耦合温度场仿真模型.对电动汽车的2种运行工况,开展基于不同冷源多模式方式下的轮毂电机热磁耦合温升研究及分析,并对仿真结果进行试验验证.结果表明:电动汽车在长时间运行过程中电机高温问题得到明显改善;2种运行工况对电机温升有不同的影响.仿真结果与试验结果吻合度较高,工况1中绕组最大误差为5.1％,转子最大误差为4.9％,工况2中绕组最大误差为4.8％,转子最大误差为4.5％,为轮毂电机电动汽车长时间运行过程中高温问题的研究提供一定参考.     

轮毂电机驱动电动汽车耦合动力学特性参数灵敏度分析

以两后轮轮毂电机驱动电动汽车为研究对象,考虑车辆动力学纵向、横向和垂向的主要耦合因素,建立了整车16自由度非线性耦合动力学模型;并基于Adams/Car对模型的正确性进行了验证。在此基础上,以侧向加速度、横摆角速度、侧倾角、俯仰角、垂向加速度及轮毂电机定转子间的相对位移为评价指标,对前后悬架刚度、车身与电机质量比、定转子质量比、轴承与轮胎刚度比对动力学评价指标的影响进行分析。在分析各项系统参数对动力学评价指标影响的基础上,采用扰动法对各项系统参数进行灵敏度分析。结果表明,对侧向加速度和横摆角速度影响最大的均为定转子质量比,灵敏度分别为4×10-3和1.21×10-2;前悬架刚度对侧倾角和垂向加速度的影响最大,灵敏度分别为2.69×10-2和2.06×10-2;后悬架刚度对俯仰角的影响最大,灵敏度为2.9×10-3;定转子质量比对两轮毂电机定转子间的相对位移最为敏感,灵敏度分别为9.550 2×10-7和1.007 3×10-6。为后续轮毂电机驱动电动汽车结构参数优化设计及动力学控制的进一步研究奠定了理论基础。     

基于证据理论的电机故障诊断方法研究

在DS证据理论的基础上,结合模糊集合论,给出了多传感器数据融合一般化方法,并将其应用于电机故障诊断。通过数据融合诊断结果与单传感器诊断结果的比较,说明多传感器数据融合能明显提高故障诊断的准确率。     

AFPM型轮毂驱动电机研究综述

新能源汽车产业化是推动汽车产业可持续发展的重要途径,是解决当前能源短缺与环境问题的关键举措。电动汽车作为新能源汽车的重要发展方向,将在未来汽车产业竞争中起到至关重要的作用,其中尤以轮毂驱动方式的电动汽车最为突出。轴向磁通永磁无刷电机以其结构紧凑、功率密度高、工作噪声低以及散热性能好等优点逐渐成为轮毂驱动装置的优选对象。在对AFPM电机技术研究现状进行阐述的基础上,着重分析了AFPM电机在轮毂驱动方面的工程应用及存在的技术问题,尤其是AFPM电机与其他系统的匹配和在高负荷工况下的散热技术问题,并对其在未来汽车行业发展中将起到的关键作用进行了展望。研究结果对AFPM电机在新能源汽车领域的技术应用具有一定的参考价值。     

轮毂电机的转矩脉动抑制方法研究

以轮毂电机为动力的四轮独立驱动电动车是电动车未来的发展方向之一。本文针对轮毂电机常采用的两两导通控制方式所存在的问题,提出改进方法。利用霍尔传感器获得的低精度位置信息对转子位置进行估算。并利用估算得的精确位置信息进行正弦调制的方式控制轮毂电机。根据仿真结果来看,转矩脉动降低了50%左右。因此,这对于轮毂电机的精确转矩控制具有重要意义。     

SR电机对轮毂驱动电动汽车垂向振动的影响

针对SR电机对轮毂驱动电动汽车行驶平顺性的影响,本文首先建立了开关磁阻（SR）电机的转矩波动方程,并根据电机的矢量控制原理,利用Sim Power System Toolbox模块库,搭建了电机模型;然后利用Matlab/Simulink软件,搭建了基于电机模型的机-电耦合振动仿真模型,并进行受轮毂电机转矩波动干扰的车辆垂向动力学模拟仿真。研究结果表明：附加轮毂电机后,车身振动和车轮动载荷都会变大;说明此类汽车工程化应用之前,需要优化悬架,以适应轮毂电机的转矩波动。     

内置悬置轮毂电机驱动系统参数灵敏度分析

轮毂电机驱动电动汽车将电机、轮毂、减速机构等集成于车轮内,这种高度集成不仅会造成非簧载质量的增加,路面激励引起的轮毂电机气隙不均匀还将导致电磁振动激励的进一步恶化.针对上述问题,基于笔者前期提出的一种新型内置悬置系统的电动轮拓扑结构方案,文中建立了新型电动轮车辆振动模型,推导出了多质量系统车身加速度、车轮相对动载、悬架动挠度及定转子相对位移等车辆平顺性指标对路面不平度速度输入的频响函数,通过车辆平顺性指标对电机质量、定转子质量比、轴承刚度、悬置元件刚度等重要结构参数的灵敏度分析,了解系统参数对各平顺性指标的影响.结果表明:悬置元件的阻尼对车身振动加速度和悬架动行程影响最大,其灵敏度分别达到10.33和10.21;定转子相对位移对轮毂轴承刚度最为敏感,其敏感度达到12.07;轮胎动载则对电机总质量最为敏感,其敏感度达到10.49;上述各参数中,电机定转子质量比对各振动响应量的影响均较小.     

轮毂电机驱动汽车横摆侧倾稳定性联合控制

为提高电动汽车的空间稳定性,开展基于轮毂电机和主动悬架的整车横摆-侧倾运动联合控制.分析了轮毂电机差动驱动联合主动悬架控制对车身横摆-侧倾运动的影响,制定了空间稳定性协同控制策略.以横摆角速度和质心侧偏角为状态变量,设计了基于参考模型的横摆稳定性控制器;以方向盘转角和侧向加速度为状态变量,设计了基于主动悬架侧倾抑制的前馈控制器;以侧倾角速度和侧倾角为状态变量,设计了基于反馈最优控制的侧倾稳定性控制器.建立了四轮驱动转矩和主动悬架力/力矩协调分配规则,通过联合仿真验证了控制策略的有效性.研究表明,轮毂电机差动驱动具有横摆稳定性控制能力和一定的侧倾辅助控制效果,联合主动悬架控制可以改善车辆的横摆-侧倾运动状态,大幅提高整车的空间稳定性.     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将数据融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S（Dempser Shafer）证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明,该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

狼群算法的研究与应用综述

狼群算法(wolf pack algorithm, WPA)是一种比较新的群智能优化算法,是一种通过模拟狼群捕食行为和猎物分配规则而抽象出的自然启发式算法,自问世以来就受到众多学者的关注。首先对狼群算法的原理进行分析,然后总结算法的改进策略,接着列举算法的相关应用,最后对狼群算法进行展望。     

基于改进狼群算法的多机协同目标分配研究

为充分发挥战机集群整体作战优势以得到最优目标分配方案,采用改进狼群算法对战场态势模型进行求解.通过保证算法的寻优效率,引入次头狼概念对狼群的召唤与围攻行为做出改进,并对狼群算法的更新机制做出了优化,提高算法的全局寻优能力.仿真结果表明,所提方法能快速准确地寻找到最优目标函数值,且在一定程度上改善了传统狼群算法易陷入局部...     

四轮轮毂电机驱动电动汽车建模与联合仿真

利用Carsim和Matlab/Simulink搭建驾驶员闭环控制的四轮轮毂电机独立驱动电动汽车仿真模型;根据轮毂电机驱动电动汽车特点,建立轮毂电机模型、速度控制模型和整车模型;设计横摆力矩控制器和力矩分配控制策略,实现联合仿真的接口设置;最后利用双移线工况验证了所开发模型的正确性和转矩分配策略的有效性。     

四轮轮毂电机驱动电动汽车扭矩分配控制

根据四轮轮毂电机驱动电动汽车驱动刷动力矩独立可控的特点,采用层次化结构的控制分配方法,优化分配驱／制动扭矩来提高车辆的操纵稳定性．控制器由运动控制器和控制分配器组成,其中运动控制器根据车辆状态产生所需总横摆力矩,控制分配器优化分配各轮上的驱／制动扭矩,同时考虑了各种执行器的约束条件．仿真结果表明：采用层次化结构的控制分配方法充分利用了垂直载荷较大的轮胎摩擦圆,降低了总的轮胎利用率,提高车辆的操纵稳定性．与平均分配的方法相比,稳定性控制效果更佳．