Fehlerdiagnose elektrischer Maschinen, die in einem vernetzten Fahrzeugsystem eingesetzt werden, unter Verwendung eines Deep-Learning-Ansatzes

Abstract

The focus of this PhD project is to engage in the condition-based monitoring (CBM) of synchronous machines used in automotive applications. CBM is carried out for the machine by monitoring its electrical signals, e.g., current, voltage, etc., to detect electrical and mechanical faults occurring in the machine bearings, stator, and inverter. The developed fault diagnosis functions are mounted on the electrical machine. The advantage of having these functions onboard is that the machine condition can be evaluated at all times, even during operations. Secondly, the economic losses that result from the downtime of vehicles can be reduced by planning the maintenance of the machine in advance. The following faults are considered in the five-phase synchronous machine known as the Boost Recuperation Machine or BRM: 1. open-circuit fault in the stator windings; 2. open-circuit fault in the inverter MOSFET; and 3. inner and outer race fault in the bearing. The following signals are used at a 1 kHz sampling rate for fault detection: • E-Drive DC current; • E-Drive DC voltage; • speed; and • torque. The training dataset for deep-learning 1D convolutional neural network was collected from the PLECS simulation of the machine, the experimental data from the measurement of machines on the test bench and the data generated used a generative adversarial network (GAN). The task has been successfully completed with a fault classification accuracy well above 90%. The methodology has been developed for a speed range from 500 rpm to 8000 rpm and a torque range from -20 Nm to 40 Nm.Der Schwerpunkt dieses Promotionsprojekts liegt auf der zustandsorientierten Überwachung (Condition-Based Monitoring, CBM) von Synchronmaschinen, die in Automobilanwendungen zum Einsatz kommen. Die CBM erfolgt durch die Überwachung der elektrischen Signale der Maschine, z. B. Strom, Spannung usw., um elektrische und mechanische Fehler zu erkennen, die an den Lagern, am Stator und am Wechselrichter der Maschine auftreten. Die entwickelten Fehlerdiagnosefunktionen werden in die elektrische Maschine integriert. Der Vorteil dieser integrierten Funktionen besteht darin, dass der Zustand der Maschine jederzeit, auch während des Betriebs, bewertet werden kann. Zweitens lassen sich die wirtschaftlichen Verluste, die durch Ausfallzeiten von Fahrzeugen entstehen, durch eine vorausschauende Planung der Maschinenwartung reduzieren. Bei der als Boost-Rekuperationsmaschine (BRM) bezeichneten fünfphasigen Synchronmaschine werden folgende Fehler berücksichtigt: 1. Unterbrechungsfehler in den Statorwicklungen; 2. Unterbrechungsfehler im Wechselrichter-MOSFET; und 3. Fehler am inneren und äußeren Laufring des Lagers. Zur Fehlererkennung werden die folgenden Signale mit einer Abtastrate von 1 kHz verwendet: • E-Drive-Gleichstrom; • E-Drive-Gleichspannung; • Drehzahl; und • Drehmoment. Der Trainingsdatensatz für das Deep-Learning-1D-Faltungsneuronale Netzwerk wurde aus der PLECS-Simulation der Maschine, den experimentellen Daten aus der Messung von Maschinen auf dem Prüfstand und den mit einem generativen gegnerischen Netzwerk (GAN) generierten Daten zusammengestellt. Die Aufgabe wurde erfolgreich mit einer Fehlerklassifizierungsgenauigkeit von deutlich über 90 % abgeschlossen. Die Methodik wurde für einen Drehzahlbereich von 500 U/min bis 8000 U/min und einen Drehmomentbereich von -20 Nm bis 40 Nm entwickelt