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基于非线性状态观测器的无刷电机故障诊断
被引:6
作者:
张洪钺
杨萍
机构:
[1] 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
来源:
关键词:
RBF神经网络;
非线性状态观测器;
无刷电机;
故障诊断;
D O I:
10.15938/j.emc.2006.01.002
中图分类号:
TM34 [交流电机];
学科分类号:
080801 ;
摘要:
为了对无刷直流电动机的非线性系统实现快速、精确的故障检测,采用精确的无刷电机非线性系统模型,并应用RBF神经网络,设计了一种非线性状态观测器,通过观测器的估计值与实际输出值之间的残差来判定无刷电机故障与否,并将无刷直流电动机非线性模型在某一工作点附近线性化,采用线性观测器的方法对其进行故障诊断的仿真并与非线性故障诊断方法相比较。结果表明,对于在多工作点工作的无刷直流电机,该方法能获得更精确的故障检测结果。
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