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基于霍尔效应模拟采样的永磁电机在线退磁故障识别
Online Demagnetization Fault Recognition for Permanent Magnet Motors Based on the Hall-Effect Analog Sampling
| 作者 | Qiang Ai · Hongqian Wei · Tao Li · Haishi Dou · Wenqiang Zhao · Youtong Zhang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2023年3月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 故障诊断 有限元仿真 可靠性分析 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 永磁电机 在线退磁识别 霍尔传感器 有限元分析 故障诊断 磁通密度 |
语言:
中文摘要
针对永磁电机在线退磁故障识别难的问题,本文提出了一种基于霍尔传感器模拟信号的在线故障识别方法。通过三维有限元分析模型重构磁通密度,结合采样信号实现对电机退磁状态的实时监测与识别,为电机驱动系统的健康管理提供了有效手段。
English Abstract
The online demagnetization recognition for permanent magnet motors is of significance but hard for the practical application. To this end, an online fault recognition method is proposed by using analog Hall sensors for the electromagnetic signals. First, a magnetic flux density is reconstructed with the three-dimensional finite element analysis model and sampled signals. Then, the magnetic signal ...
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SunView 深度解读
该技术主要应用于电机驱动领域,虽然阳光电源的核心业务以光伏逆变器和储能PCS为主,但该故障诊断方法对于风电变流器中永磁同步发电机的状态监测具有重要参考价值。通过引入有限元仿真与霍尔传感器信号处理技术,可以提升风电变流器在复杂工况下的可靠性,实现对发电机退磁故障的早期预警,从而降低运维成本。建议研发团队关注该方法在风电变流器控制算法中的集成潜力,以增强系统全生命周期的健康管理能力。