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申请/专利权人：山东北骏重工有限公司
摘要：本发明公开了一种新能源矿用自卸车驱动电机故障诊断的容错控制系统，涉及电机故障诊断技术领域，通过异常预测模块将多源数据代入异常预测模型后，预测驱动电机是否会出现异常，状态划分模块依据预测结果将矿用自卸车的驱动电机划分为严重异常状态、轻微异常状态以及无异常状态，当矿用自卸车的驱动电机划分为严重异常状态时，控制模块控制矿用自卸车停止装载并返航进行检修，当矿用自卸车的驱动电机划分为轻微异常状态时，对矿用自卸车的当前装载量进行动态调节，增大对轻微异常状态驱动电机的监测力度。控制系统通过对驱动电机引入故障预测诊断和分级响应机制，有效提高新能源矿用自卸车的安全性、可靠性。
主权项：1.一种新能源矿用自卸车驱动电机故障诊断的容错控制系统，其特征在于：包括异常预测模块、状态划分模块、控制模块；异常预测模块：在矿用自卸车运行过程中，定时监测与驱动电机相关的多源数据，将多源数据代入异常预测模型后，预测驱动电机是否会出现异常；状态划分模块：依据预测结果将矿用自卸车的驱动电机划分为严重异常状态、轻微异常状态以及无异常状态；控制模块：当矿用自卸车的驱动电机划分为严重异常状态时，控制矿用自卸车停止装载并返航进行检修，当矿用自卸车的驱动电机划分为轻微异常状态时，对矿用自卸车的当前装载量进行动态调节，增大对轻微异常状态驱动电机的监测力度，并依据矿用自卸车驱动电机的状态划分结果生成后一天的控制策略；所述异常预测模块定时监测与驱动电机相关的多源数据，多源数据包括温度非线性微分指数、疲劳应力累积幅值、功率谱密度；将温度非线性微分指数、疲劳应力累积幅值、功率谱密度偏差综合计算获取异常系数，表达式为：，式中，为异常系数，为温度非线性微分指数，为疲劳应力累积幅值，为功率谱密度偏差，、、分别为温度非线性微分指数、疲劳应力累积幅值、功率谱密度偏差的比例系数，且、、均大于0；将获取的异常系数与预设的第一异常阈值进行对比，第一异常阈值用于预测驱动电机是否会出现异常，若异常系数小于等于第一异常阈值，预测驱动电机不会出现异常，将驱动电机划分为无异常状态，若异常系数大于第一异常阈值，预测驱动电机会出现异常。
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权利要求：
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