CN112083349A - 一种永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法 - Google Patents

一种永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出的一种永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法，首先，从传感器中获取k‑1时刻的三相定子电流，结合定子电阻模型构建当前状态变量矩阵X；再从编码器中得到永磁同步电机的电角度，计算电角速度和三相电压，构建输入变量矩阵u；然后，输入所设置的初始估计矩阵，根据k‑1时刻的状态量和误差协方差进行预估计得到更新后的k时刻的误差协方差和状态变量矩阵；最后，通过状态向量定义故障指标，当故障指标最大变化量超过阈值时，匝间短路故障诊定。本发明诊断精确度高，不局限于两相模型，并把纳入计算的误差独立存在，不受测量数据的影响，同时便于实时处理，还兼顾了断相检测。

Description

一种永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法
技术领域
本发明涉及一种永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法，可应用于永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断应用场合。
背景技术
电机是能够实现机电能量之间转换的设备，由固定的定子和转动的转子两个基本部分组成。在众多种类中，永磁同步电机以其自身性能好、体积小、结构简单、调速范围广等优点，已经被人们广泛的应用于电动汽车领域。在长期能量转换过程中，电机受供电情况、负载工况和运行环境等影响，定子绕组极易发生故障，其中匝间短路故障占有很大的比例。定子绕组匝间短路会导致电机中一相绕组阻抗变化，从而使三相电流失衡，电动机转矩降低，以至出现明显的振动现象。同时随着故障线圈温度升高，会影响更多线圈发生故障，从而导致永磁同步电机燃烧等严重后果。
目前，大多方法都是基于故障特征向量的判断方法，常采用小波分解、神经算法等，大量的计算不利于在线诊断，同时大多数诊断策略进行故障检测时都依赖于永磁同步电动机的两相模型(αβ或dq坐标系)，但这些模型还不足以适用于定子绕组不平衡的所有情况。因此，提出一种基于三相模型可实现的诊断方法。首先，从传感器中获取k-1时刻的三相定子电流，结合定子电阻模型构建当前状态变量矩阵X；再通过从编码器中得到永磁同步电机的电角度，计算电角速度和三相电压，构建输入变量矩阵u；然后，输入所设置的初始估计矩阵，根据k-1时刻的状态量和误差协方差进行预估计得到更新后的k时刻的误差协方差和状态变量矩阵；最后，通过状态向量定义故障指标，当故障指标最大变化量超过阈值时，匝间短路故障诊定。该方法诊断精确度高，不局限于两相模型，并把纳入计算的误差独立存在，不受测量数据的影响，同时便于实时处理，还兼顾了断相检测。
发明内容
技术问题：针对上述说明，提出的一种永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法，能够确保较高的精确度不局限于两相模型，并把纳入计算的误差独立存在，不受测量数据的影响，同时便于实时处理。
技术方案：一种永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法，包括如下步骤：
步骤一、获取三相定子电流is(k-1)(s＝a,b,c)，构建状态变量矩阵；
从传感器中获取k-1时刻的三相定子电流is(k-1)(s＝a,b,c)，并结合定子电阻模型Rabc构建当前状态变量矩阵X；
步骤二、构建输入变量矩阵u；
联合从编码器中得到的永磁同步电机的电角度θ，计算电角速度ω和三相电压uabc，构建输入变量矩阵u；
步骤三、更新误差协方差和状态变量矩阵；
给定预估初始状态变量矩阵
Figure BDA0002613861390000021
和初始误差协方差P0的初始估计矩阵，对k时刻的状态变量矩阵
Figure BDA0002613861390000022
和误差协方差Pk -进行预估计并进行卡尔曼增益Kk计算，从而，根据测量残差和卡尔曼增益Kk分别更新误差协方差和状态变量矩阵；
步骤四、通过故障指标计算及比较，诊定出匝间短路故障；
通过状态变量矩阵中的电阻值计算故障指标，当故障指标最大变化量超过阈值时，匝间短路故障诊定。
进一步的，所述步骤一中的状态变量矩阵的搭建具体包括：将通过传感器测量所得的三相定子电流is(k-1)(s＝a,b,c)，与式(1)所示的定子电阻模型Rabc联合搭建出如式(2)所示的状态变量矩阵X；
Figure BDA0002613861390000023
X＝[ia ib ic Ra Rb Rc]T (2)。
进一步的，所述步骤二中输入变量矩阵u的获取方法为：将编码器中得到的永磁同步电机的电角度θ通过式(3)计算电角速度ω，将三相电流is(k-1)(s＝a,b,c)得到的测量变量矩阵z通过公式(5)计算相电压uabc，从而获得如式(6)所示的输入变量矩阵u；
Figure BDA0002613861390000024
z＝[ia ib ic]T (4)
Figure BDA0002613861390000025
式中，L为电机电感矩阵表示为
Figure BDA0002613861390000031
Lls为漏电感，Lm为磁化电感；e为电机反电动势表示为
Figure BDA0002613861390000032
ψm为永磁体磁链；
u＝[ua ub uc ω θ]T (6)。
进一步的，所述步骤三中的误差协方差和状态变量矩阵更新方法为：给定初始估计状态变量矩阵
Figure BDA0002613861390000033
和误差协方差P0＝diag[0.5 0.5 0.5 0.5 0.50.5]，通过式(7)、(8)对k时刻的状态变量矩阵
Figure BDA0002613861390000034
和误差协方差Pk -进行预估计；再将得到的预估值Pk -带入式(9)进行卡尔曼增益Kk计算，从而，根据测量残差和卡尔曼增益Kk经过式(10)、式(11)分别更新得到最终的误差协方差和状态变量矩阵
Figure BDA0002613861390000035
加了负号上标，表示忽略过程和测量噪声，根据当前先验状态得到的无噪声估计值；
Figure BDA0002613861390000036
Figure BDA0002613861390000037
式中，
Figure BDA0002613861390000038
表示状态量的初始估计，uk表示k时刻的输入变量矩阵；令
Figure BDA0002613861390000039
Figure BDA00026138613900000310
A为上一状态到当前状态的转换矩阵，
Figure BDA00026138613900000311
B为输入量到当前状态的转换矩阵，
Figure BDA00026138613900000312
Pk-1表示误差协方差初始估计，F表示输出线性化，可定义为单位矩阵；Q表示过程噪声矩阵，可设置为Q＝diag[10-4 10-4 10-4 10-10 10-10 10-10]；
Figure BDA00026138613900000313
式中
Figure BDA00026138613900000314
为当前状态到转换量的转换矩阵，R为测量噪声矩阵，是根据测量电流的噪声方差选择的，可设为R＝diag[0.003 0.003 0.003]；
Figure BDA00026138613900000315
Figure BDA0002613861390000041
式中，I为单位矩阵，zk为k时刻的测量变量矩阵。
进一步的，所述步骤4故障指标计算与比较方法为：将经过卡尔曼观测器后得到的状态变量矩阵中的电阻阵通过式(12)、(13)计算得到故障指标δmm；设置阈值δTH，如果δmm超过阈值δTH，则匝间短路故障诊定；
Figure BDA0002613861390000042
δmm＝max(δ)-min(δ) (13)。
有益效果：本发明是基于卡尔曼观测器的诊断方法，以k-1时刻的最优估计
Figure BDA0002613861390000043
为准，预测k时刻的状态变量，同时又对该状态进行观测，得到观测变量z，再在预测与观测之间进行分析，或者说是以观测量对预测量进行修正，从而得到k时刻的最优状态估计
Figure BDA0002613861390000044
因此该诊断方法能够确保较高的精确度，并把纳入计算的误差独立存在，不受测量数据的影响，同时便于实时处理。
附图说明
图1为永磁同步电机定子绕组匝间短路故障图；
图2为一种永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法控制框图；
图3为永磁同步电机定子绕组a相匝间短路故障时三相电流波形；
图4为匝间短路故障时故障指标响应曲线。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
永磁同步电机定子绕组匝间短路故障图如图1所示，假设a相发生匝间短路故障，则短路匝被接触电阻Rf短路，增加一个短路回路。
如图2所示，永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法包括如下步骤：
步骤1：获取三相定子电流is(k-1)(s＝a,b,c)，构建状态变量矩阵：
将通过传感器测量所得的三相定子电流is(k-1)(s＝a,b,c)，与式(1)所示的定子电阻模型Rabc联合搭建出如式(2)所示的状态变量矩阵X。
Figure BDA0002613861390000051
X＝[ia ib ic Ra Rb Rc]T (2)
步骤2：构建输入变量矩阵u；
将编码器中得到的永磁同步电机的电角度θ通过式(3)计算电角速度ω，将三相电流is(k-1)(s＝a,b,c)得到的测量变量矩阵z通过公式(5)计算相电压uabc，从而获得如式(6)所示的输入变量矩阵u：
Figure BDA0002613861390000052
z＝[ia ib ic]T (4)
Figure BDA0002613861390000053
式中，L为电机电感矩阵表示为
Figure BDA0002613861390000054
Lls为漏电感，Lm为磁化电感；e为电机反电动势表示为
Figure BDA0002613861390000055
ψm为永磁体磁链。
u＝[ua ub uc ω θ]T (6)
步骤3：更新误差协方差和状态变量矩阵；
所述误差协方差和状态变量矩阵的更新方法：具体如下：
给定初始估计状态变量矩阵
Figure BDA0002613861390000056
和误差协方差P0＝diag[0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]，通过式(7)、(8)对k时刻的状态变量矩阵
Figure BDA0002613861390000057
和误差协方差Pk -进行预估计。再将得到的预估值Pk -带入式(9)进行卡尔曼增益Kk计算，从而，根据测量残差和卡尔曼增益Kk经过式(10)、式(11)分别更新得到最终的误差协方差和状态变量矩阵
Figure BDA0002613861390000058
(加了负号上标，表示忽略过程和测量噪声，根据当前先验状态得到的无噪声估计值)
Figure BDA0002613861390000061
Figure BDA0002613861390000062
式中，
Figure BDA0002613861390000063
表示状态量的初始估计，uk表示k时刻的输入变量矩阵；令
Figure BDA0002613861390000064
Figure BDA0002613861390000065
A为上一状态到当前状态的转换矩阵，
Figure BDA0002613861390000066
B为输入量到当前状态的转换矩阵，
Figure BDA0002613861390000067
Pk-1表示误差协方差初始估计，F表示输出线性化，可定义为单位矩阵；Q表示过程噪声矩阵，可设置为Q＝diag[10-4 10-4 10-4 10-10 10-10 10-10]。
Figure BDA00026138613900000614
式中
Figure BDA0002613861390000068
为当前状态到转换量的转换矩阵，R为测量噪声矩阵，是根据测量电流的噪声方差选择的，可设为R＝diag[0.003 0.003 0.003]。
Figure BDA0002613861390000069
Figure BDA00026138613900000610
式中，I为单位矩阵，zk为k时刻的测量变量矩阵。
步骤4：通过故障指标计算及比较，诊定出匝间短路故障；
所述具体的故障指标计算与比较方法，如下：
将经过卡尔曼观测器后得到的状态变量矩阵中的电阻阵通过式(12)、(13)计算得到故障指标δmm。设置阈值δTH，如果δmm超过阈值δTH，则匝间短路故障诊定。
Figure BDA00026138613900000611
δmm＝max(δ)-min(δ) (13)
本发明方法首先获取k-1时刻的三相定子电流is(k-1)(s＝a，b，c)，结合定子电阻模型Rabc构建当前状态变量矩阵X；再利用三相定子电流构为测量变量矩阵z，联合电角度θ，计算电角速度ω和三相电压uabc，构建输入变量矩阵u；然后，给定状态变量初始估计矩阵
Figure BDA00026138613900000612
和初始误差协方差P0，对k时刻的状态变量矩阵
Figure BDA00026138613900000613
和误差协方差Pk -进行预估计并进行卡尔曼增益Kk计算，从而，根据测量残差和卡尔曼增益Kk分别更新误差协方差和状态变量矩阵；最后，通过状态变量矩阵中的电阻值计算故障指标，当故障指标最大变化量超过阈值时，匝间短路故障诊定。
永磁同步电机定子绕组a相匝间短路故障时三相电流波形如图3所示，a相电流增加的幅度远大于b、c两相。图4为匝间短路故障时故障指标曲线，可以看出对于δTH在设置合理范围内，永磁同步电机的匝间短路故障总能被诊断，例如根据此时响应，δTH设置为0.005。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、获取三相定子电流is(k-1)(s＝a,b,c)，构建状态变量矩阵；
从传感器中获取k-1时刻的三相定子电流is(k-1)(s＝a,b,c)，并结合定子电阻模型Rabc构建当前状态变量矩阵X；
步骤二、构建输入变量矩阵u；
联合从编码器中得到的永磁同步电机的电角度θ，计算电角速度ω和三相电压uabc，构建输入变量矩阵u；
步骤三、更新误差协方差和状态变量矩阵；
给定预估初始状态变量矩阵
Figure FDA0002613861380000011
和初始误差协方差P0的初始估计矩阵，对k时刻的状态变量矩阵
Figure FDA0002613861380000012
和误差协方差Pk -进行预估计并进行卡尔曼增益Kk计算，从而，根据测量残差和卡尔曼增益Kk分别更新误差协方差和状态变量矩阵；
步骤四、通过故障指标计算及比较，诊定出匝间短路故障；
通过状态变量矩阵中的电阻值计算故障指标，当故障指标最大变化量超过阈值时，匝间短路故障诊定。
2.根据权利要求1所述的永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法，其特征在于：所述步骤一中的状态变量矩阵的搭建具体包括：将通过传感器测量所得的三相定子电流is(k-1)(s＝a,b,c)，与式(1)所示的定子电阻模型Rabc联合搭建出如式(2)所示的状态变量矩阵X；
Figure FDA0002613861380000013
X＝[ia ib ic Ra Rb Rc]T (2)。
3.根据权利要求1所述的永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法，其特征在于：所述步骤二中输入变量矩阵u的获取方法为：将编码器中得到的永磁同步电机的电角度θ通过式(3)计算电角速度ω，将三相电流is(k-1)(s＝a,b,c)得到的测量变量矩阵z通过公式(5)计算相电压uabc，从而获得如式(6)所示的输入变量矩阵u；
Figure FDA0002613861380000021
z＝[ia ib ic]T (4)
Figure FDA0002613861380000022
式中，L为电机电感矩阵表示为
Figure FDA0002613861380000023
Lls为漏电感，Lm为磁化电感；e为电机反电动势表示为
Figure FDA0002613861380000024
ψm为永磁体磁链；
u＝[ua ub uc ω θ]T (6)。
4.根据权利要求1所述的永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法，其特征在于：所述步骤三中的误差协方差和状态变量矩阵更新方法为：给定初始估计状态变量矩阵
Figure FDA0002613861380000025
和误差协方差P0＝diag[0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5]，通过式(7)、(8)对k时刻的状态变量矩阵
Figure FDA0002613861380000026
和误差协方差Pk -进行预估计；再将得到的预估值Pk -带入式(9)进行卡尔曼增益Kk计算，从而，根据测量残差和卡尔曼增益Kk经过式(10)、式(11)分别更新得到最终的误差协方差和状态变量矩阵
Figure FDA0002613861380000027
加了负号上标，表示忽略过程和测量噪声，根据当前先验状态得到的无噪声估计值；
Figure FDA0002613861380000028
Figure FDA0002613861380000029
式中，
Figure FDA00026138613800000210
表示状态量的初始估计，uk表示k时刻的输入变量矩阵；令
Figure FDA00026138613800000211
Figure FDA00026138613800000212
A为上一状态到当前状态的转换矩阵，
Figure FDA00026138613800000213
B为输入量到当前状态的转换矩阵，
Figure FDA00026138613800000214
Pk-1表示误差协方差初始估计，F表示输出线性化，可定义为单位矩阵；Q表示过程噪声矩阵，可设置为Q＝diag[10-4 10-4 10-410-10 10-10 10-10]；
Figure FDA0002613861380000031
式中
Figure FDA0002613861380000032
为当前状态到转换量的转换矩阵，R为测量噪声矩阵，是根据测量电流的噪声方差选择的，可设为R＝diag[0.003 0.003 0.003]；
Figure FDA0002613861380000033
Figure FDA0002613861380000034
式中，I为单位矩阵，zk为k时刻的测量变量矩阵。
5.根据权利要求1所述的永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断方法，其特征在于：所述步骤4故障指标计算与比较方法为：将经过卡尔曼观测器后得到的状态变量矩阵中的电阻阵通过式(12)、(13)计算得到故障指标δmm；设置阈值δTH，如果δmm超过阈值δTH，则匝间短路故障诊定；
Figure FDA0002613861380000035
δmm＝max(δ)-min(δ) (13)。
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