Identyfikacja uszkodzeń w napędzie z PMSM za pomocą sztucznych sieci neuronowych

W artykule przedstawiono wyniki badań symulacyjnych układu napędowego z PMSM z systemem detekcji przerwy w fazie. W jego skład wchodzi m.in. dokładny model przekształtnika, który będzie umożliwiał realizację różnych scenariuszy uszkodzeń oraz układ detekcji awarii, zrealizowany przy użyciu dwóch sztucznych sieci neuronowych. Jedna z tych sieci pełni funkcję modelu napędu, druga generuje sygnał diagnostyczny. Prezentowany system diagnostyczny jest szybki – czas reakcji na uszkodzenie jest rzędu milisekundy. Ponadto przedstawiono rodzaje uszkodzeń najczęściej występujących w napędach elektrycznych z silnikami synchronicznymi o magnesach trwałych, a także przedstawiono metody ich identyfikacji.

This paper presents simulation research results of PMSM drive with open phase fault detection system. It includes exact model of power converter, which realizes various damage scenarios and fault detection system, implemented using two artificial neural networks. One of them is neural model of drive, and another one generates diagnostic signals. Presented diagnostic system is fast – the detection time is about 1 ms. Moreover, the most common faults in permanent magnet synchronous motor drives and the methods for their identification are presented.