公开(公告)号：CN119362939A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411485427.5

申请日：2024-10-23

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张均东 ,  朱琪 ,  周奥博 ,  吴树云 ,  庞嘉纬 ,  孟珂

IPC: H02P21/05 ,  H02P21/13 ,  H02P21/22 ,  H02P21/00 ,  H02P6/182 ,  H02P6/34 ,  H02P25/022

Abstract: 本发明公开了一种自适应滑模观测器及相位补偿型锁相环的PMSM仿真建模方法，包括：S1：构建永磁同步电机的矢量控制模型；S2：基于矢量控制模型设计滑模控制律；S3：根据矢量控制模型结合滑模控制律构建初始滑模观测器；S4：根据初始滑模观测器定义滑模面函数，并基于滑模面函数设计用于使反电动势更平滑的反电动势自适应率，以构建自适应滑模观测器；S5：设计永磁同步电机在频率斜坡期间，相位补偿型锁相环的误差传递函数；并根据相位补偿型锁相环的对构建的自适应滑模观测器的输出进行滤波处理，以基于自适应滑模观测器与相位补偿型锁相环实现对永磁同步电机的转子位置的仿真观测。解决了传统锁相环的输入为斜坡信号，跟踪速度较慢，导致相位差发生改变从而产生误差，同时传统的滑模观测器存在系统抖振大、位置角相位有延迟和稳态性能不佳，使得直线电机难以满足高精度的运动控制要求的问题。

公开(公告)号：CN119046795A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411159837.0

申请日：2024-08-22

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张均东 ,  吴树云 ,  庞嘉纬 ,  朱琪 ,  周奥博 ,  孟珂

IPC: G06F18/2415 ,  G01M15/04 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于SCNet的船舶发动机故障诊断方法，包括S1：获取船舶发动机故障的样本数据与对应的故障标签，以获取船舶发动机故障数据集；S2：对所述船舶发动机故障数据集中的样本数据进行噪声化处理，获取优化样本数据；并对优化样本数据进行预处理，以获取优化故障数据集；S3：将优化故障数据集按预设比例随机划分为训练集与测试集；S4：构建基于卷积神经网络与自校准卷积模块的SCNet发动机故障诊断模型；S5：根据训练集对SCNet发动机故障诊断模型进行模型训练，并对训练后的SCNet发动机故障诊断模型进行性能验证，以获取最优SCNet发动机故障诊断模型；S6：基于最优SCNet发动机故障诊断模型，根据所述测试集以实现对船舶发动机故障类型的预测。解决了传统的柴油机故障诊断方法主要依赖于专家的经验，维修人员通常需要根据自己的维修经验或现有的故障参数记录来被动地识别问题，然而，在无人化船舱与智能航运时代，这种方法的及时性和准确性往往不足的问题。