基于FFT和专家系统：BLDCM高可靠故障检测与识别方法

本文档探讨了一种基于FFT(快速傅里叶变换)和专家系统相结合的方法，应用于2013年设计的双通道无刷直流电动机(BLDCM)系统中的故障检测与识别技术。BLDCM因其高可靠性和宽范围调速性能而被广泛采用在许多工业应用中，特别是那些对系统稳定性有高要求的场合。传统的BLDCM系统可能存在单点故障的风险，因此，通过引入冗余通道，可以在不增加额外硬件成本的情况下提高系统的鲁棒性。 研究者首先利用FFT技术来处理功率电路直流母线电流的波形。FFT作为一种频域分析工具，能够有效地从时域信号中提取出频率成分，这对于电机系统的运行状态分析至关重要。通过对两个通道电流波形的归一化处理，该方法能够消除转速变化和负载差异对故障特征提取的干扰，确保了分析结果的一致性和准确性。 接下来，结合基于规则的专家系统，这种方法将频率特征与预定义的故障模式规则库进行比较。专家系统通过预先设定的阈值和决策规则，能够判断当前工作状态是否符合正常运行条件，或者是否出现了如电磁干扰、短路、过热等潜在故障。这种规则制定的方式既考虑了系统行为的常规模式，又允许一定程度的噪声过滤，提高了识别的鲁棒性。 实验验证部分显示，该方法在实际电动机系统上的应用效果显著。它不仅降低了算法的复杂度，提高了系统的可靠性，还便于实际操作，能够在各种工况下准确地识别和定位故障，从而及时采取维修措施，保障系统的稳定运行。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种有效且经济的故障检测与识别策略，对于提升BLDCM系统的整体性能，降低维护成本，以及在工业自动化和控制领域具有重要的实践意义。通过将FFT的信号处理技术和专家系统的智能决策融合，为无刷直流电动机的故障管理提供了一个创新的解决方案。