BLDCM霍尔位置传感器信号故障诊断及重构

doi:1004-7018-47-1-12

微特电机 ›› 2019, Vol. 47 ›› Issue (1): 12-16.doi: 1004-7018-47-1-12

BLDCM霍尔位置传感器信号故障诊断及重构

支康仪,武登云,史永丽

北京控制工程研究所,北京 100190

收稿日期:2018-07-31 出版日期:2019-01-28 发布日期:2019-01-28
作者简介:支康仪(1994—),男,硕士研究生,主要研究方向为电机控制及电机故障诊断。

BLDCM Hall Sensor Signal Fault Detection and Reconstruction

ZHI Kang-yi,WU Deng-yun,SHI Yong-li

Beijing Institute of Control Engineering, Beijing 100190, China

Received:2018-07-31 Online:2019-01-28 Published:2019-01-28

摘要/Abstract

摘要：

研究一种基于正确相霍尔信号对无刷直流电动机故障信号进行诊断及重构的方法,无误差积累、精度高且适用于较高转速。以未故障相为基础,结合加速度、速度等先验信息,推导估计下一跳变沿发生时刻,并加入置信区间机制,以此诊断故障并对信号进行重构。仿真及实验结果表明,该方法可及时诊断出故障霍尔信号,并实现高精度重构,电机转速及电流在正常范围内波动且电机正常运行。

关键词: 无刷直流电动机, 故障诊断, 信号重构

Abstract:

A high-accuracy fault detection and signal reconstruction method on BLDCM combined with the right residual signals was studied. Based on the priori information and the correct phases, the next time of the jumping edge and corresponding phase was estimated. Also a confident interval was set to detect the faults and reconstruct the signals. The experiment result notes that the wrong signal could be detected in time and reconstructed accurately. The speed and the current were both normal and the BLDCM ran well.

Key words: brushless DC motor (BLDCM), fault detection, signal reconstruction

中图分类号:

TM33

支康仪,武登云,史永丽. BLDCM霍尔位置传感器信号故障诊断及重构[J]. 微特电机, 2019, 47(1): 12-16.

ZHI Kang-yi,WU Deng-yun,SHI Yong-li. BLDCM Hall Sensor Signal Fault Detection and Reconstruction[J]. Small & Special Electrical Machines, 2019, 47(1): 12-16.

[1]	杨　永, 周月红, 楼昱昉, 吴天承, 袁一帆, 常晓峰. 基于白鲸优化算法VMD和SVM的风电主轴承故障诊断[J]. 微特电机, 2026, 54(3): 83-88.
[2]	贺　颖, 张旭岐, 李孟龙, 浩　泽. 基于多尺度卷积 -双向门控混合注意力的滚动轴承故障诊断[J]. 微特电机, 2026, 54(2): 89-96.
[3]	俞　健, 吴博阳. 基于注意力机制及一维卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法[J]. 微特电机, 2026, 54(1): 92-96.
[4]	黎匡磊, 于英杰, 谢井华. 基于增强去噪对抗自编码器的皮带机托辊故障诊断方法[J]. 微特电机, 2025, 53(6): 61-.
[5]	俞　健, 俞泽卫, 李腾, 黄松泉. 基于 SSA 优化 VME 与 SMHD 的风力发电机滚动轴承故障诊断[J]. 微特电机, 2025, 53(6): 68-.
[6]	施德华, 韩增涛, 孟井煜枫, 吴博阳, 汪浩然, 蔡逸波. 基于 SCADA 数据和 XGBoost 的风电机组发电机故障诊断方法[J]. 微特电机, 2025, 53(5): 61-64.
[7]	杨禄铭, 池献龙, 施德华. 基于正余弦麻雀搜索与峭度解卷积的发电机故障诊断[J]. 微特电机, 2025, 53(4): 39-42.
[8]	徐志祥, 玄永伟, 王洪洋, 王壬杰. 基于 VMD-CNN-BiTCN 滚动轴承故障诊断[J]. 微特电机, 2025, 53(2): 68-73.
[9]	孟井煜枫, 杨禄铭, 饶晨晖, 施德华, 蔡海洋, 吴博阳. 基于粒子群优化随机森林的风电主轴承故障诊断[J]. 微特电机, 2025, 53(2): 74-78.
[10]	汪韵朗, 王子顺. 基于 ACYCBD 的风电机组轴承故障诊断与失效分析[J]. 微特电机, 2025, 53(2): 79-85.
[11]	刘　龙, 郑　磊, 任曦霖. 卷积注意力融合的微特电机轴承多故障智能诊断[J]. 微特电机, 2025, 53(12): 78-82.
[12]	宋君健, 徐文婧, 高宏洋, 刘佳伟. 永磁同步电机定子匝间短路故障诊断技术研究[J]. 微特电机, 2025, 53(11): 31-35.
[13]	李耀华, 高　赛, 徐志雄, 郭伟超, 王钦政, 王自臣, 种国臣, 黄汉旋, 张　茜, 刘亚辉. 融合 CNN 与变异系数法的感应电机故障诊断研究[J]. 微特电机, 2025, 53(11): 55-60.
[14]	田　薇 , 蔡刚毅, 王　蕾 , 傅　莉. 基于 AutoGluon 模型的发电机主轴承故障诊断方法[J]. 微特电机, 2024, 52(9): 60-64.
[15]	徐国平, 沈佳涛, 金程玮, 吴博阳. 基于在线振动监测技术的风电机组齿轮箱故障分析与诊断[J]. 微特电机, 2024, 52(6): 23-25.

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