开关磁阻电机驱动系统(Switched Reluctance Drive,简称SRD)是一种具有特殊的双凸极结构特点的新型电机驱动系统。它兼有异步电动机变频调速系统和直流电动机调速系统的优点,调速范围宽,调速性能优异,且具有较好的容错性。这些优点使得开关磁阻电机在家用电器、通用工业、航空工业、伺服与调速系统、牵引电机、高转速电机等方面得到广泛应用。 为了提高开关磁阻电机系统的可靠性及稳定性,本文针对开关磁阻电机系统的电机本体上定子所发生的主要故障定子一相绕组开路、一相绕组短路进行研究探讨。 论文介绍了开关磁阻电机系统的基本结构特点以及故障诊断的必要性,并对课题的研究现状进行了阐述。分析了开关磁阻电机故障诊断技术的研究发展现状以及作为研究热点的人工神经网络等智能故障诊断技术,并对开关磁阻电机的常见故障种类及其发生机理进行了分析。 研究并建立了开关磁阻电机的线性和非线性数学模型。建立系统对象的数学模型是进行各项研究工作如控制理论应用、故障诊断等的基础。介绍了其数学模型建立方面的研究现状和存在问题,建立了定性分析的线性模型,在对其内部复杂的电磁关系进行了深入分析的基础上建立了本文的非线性模型,并给出仿真及分析结论。 介绍了在故障诊断方面广泛应用的神经网络故障诊断技术,并着重说明了本课题采用的诊断方法BP神经网络。根据采集的典型故障样本集数据构造三层BP神经网络结构,并分别采用神经网络的标准BP算法、自适应学习速率算法以及共轭梯度算法等对网络进行了训练。然后用测试样本集对网络进行了测试诊断以及算法的分析比较。结果证明,此三层BP网络具有良好的诊断能力,其中的共轭梯度算法是比较适宜的算法。 最后对开关磁阻电机的绕组匝间短路故障的发生机理及故障分析作了初步的研究与探讨。