本发明公开了新能源汽车整机动力测试系统,包括工作台,工作台上设置有能够带动新能源汽车沿高度移动的升降架,在工作台上与新能源汽车四个轮毂对应位置,设置有四个能径向和\或轴向移动的姿态架,姿态架上设有能够仰俯调节角度及径向微调的转动头,转动头一端设有与升降后的新能源汽车的轮毂可拆卸连接的连接端,另一端设有与测功机内动力装置连接的传动轴,动力装置通过转动轴可带动新能源汽车的轮毂转动；电池模拟系统、升降控制系统、路面模拟系统、信息采集系统以及测功机分别与控制总系统电连接,由控制总系统分别产生控制信号进行控制；电池模拟系统接通后带动新能源汽车的轮毂转动,转动头随新能源汽车轮毂姿态变化而变化。

本发明涉及一种分动器拨叉电机性能测试台,包括机架,其特征在于,所述机架上设置有可装夹待检测拨叉电机的装夹机构、位于装夹机构下方的检测装置,所述检测装置包括施力拨叉及两组分别与施力拨叉两端联动的砝码机构,所述机架上设有与施力拨叉联动的移动导向组件,本发明的有益效果为：提供一种分动器拨叉电机性能测试台,可对拨叉电机的出厂性能进行自动检测,检测效率较高,且检测数据精确。

本发明提供了一种基于机电信号分析的异步电机故障检测方法,包括以下步骤：(1)：采集异步电机定子电流、定子电压、电网频率；(2)：提取定子电流、定子电压负序分量；(3)：计算异步电机负序阻抗；(4)：计算异步电机的负序电流差；(5)：判断负序电流差是否大于参考值,若是,进入(6)；若不是,返回(1)；(6)：控制超声波发生器向异步电机发射超声波信号；(7)：接收经过异步电机的反射超声波信号；(8)：计算异步电机的振动速度；(9)：判断振动速度是否大于参考值,若是,发出报警,进入(10)；若不是,进入(10)；(10)：判断是否继续检测,若是,进入(1)；若不是,结束。

一种机电设备端实时采集智能分析装置是由信号采集部分、信号处理部分、信息通讯部分及其处理器构成,其中信号采集部分是对机电设备内外部的振动、温度和湿度进行监测,并对驱动电机的电流采用电流传感器进行监测；信号处理部分是由硬件和软件处理构成,其中硬件是利用DSP处理器TMS320C6713B,软件是采用小波包处理信号,为机电设备的基于多传感器信息的高度智能化的故障预测提取特征量,并进行分析判断；信息通讯部分是由设备接收后台的特征频段特征值和正常运行时的特征值与设备向后台传送特征频段特征值和实时值构成,由后台对数据进行再挖掘和长期保存；本发明通过特征频段特征值参数设置或通讯实现了对任何机电设备的智能预测诊断,通用性和实用性强。

本发明提供一种风电机组的正交试验评估方法及装置,方法包括：确定对风电机组的发电性能和安全可靠性影响最大的多个敏感因素；基于多个所述敏感因素以及每个所述敏感因素对应的多个水平状态确定正交实验的正交表；将所述正交表中多组试验方案逐一输入至预先建立的风电机组Bladed全数字仿真模型,得到每组试验方案各自对应的发电量值；确定多个所述发电量值中的最大值对应的目标试验方案；其中,所述目标试验方案对应的多个敏感因素组合为风电机组的最佳安装方式。本发明能够确认在保证风电机组安全可靠性前提下,可以高效、准确、全面地得到风电机组发电量的最优指标因素水平。

本发明涉及一种基于数据驱动的变频电机端部绝缘状态在线监测方法,包括以下步骤：1)模拟绝缘劣化以获得不同绝缘状态下的电机运行电流；2)从电机相线上的电流信号中截取高频开关振荡电流片段作为样本；3)采用小波包分析对开关振荡电流片段进行时域特征增强；4)采用灰色关联分析对开关振荡电流片段进行频域特征增强；5)拼接时域增强特征与频域增强特征,构造时频增强特征；6)采用时频增强特征训练神经网络模型,并进行绝缘状态的在线预测。与现有技术相比,本发明通过对开关振荡电流进行时频特征增强,能够在线定量评估绝缘状态,具有灵敏、定量评估、安全等优点。

本发明公开了一种直线感应电机参数离线测量方法,其包括将被测直线感应电机堵转使其初级位置固定,向短路的被测直线感应电机的初级通入额定频率幅值不同的电压,获得短路特性曲线,将被测直线感应电机拖入一个恒定速度v,频率不同、幅值恒定的电压,获得空载特性曲线,结合短路特性曲线和空载特性曲线,得出励磁电流和励磁电感。本发明解决由于直线感应电机边端效应导致电机励磁电阻和电感随速度的变化明显,因此导致控制精度下降的问题。

本发明提出了一种长寿命紧凑结构电机试验器,能够显著降低电机试验器的零、部件数量,降低生产、装配难度,提高试验器使用寿命。本发明取消了试验器转子与高速电机转子间的齿轮传扭系统,高速电机转子直接装配在试验器转子上,两个转子变为一个转子,使得整个试验器结构零件数量大大减少,结构更为紧凑,没有了两个转子间的耦合影响,整个试验器的鲁棒性更好。相对于其他电机试验器结构简单,生产、装配难度低；由于取消了高速电机转子与试验器转子间的传动齿轮系统,使得试验器的使用寿命显著增加,工作时间长,属于长寿命高速转子,对系统各零件的可靠性要求高。

本发明涉及使用机器学习进行的感应电机状况监视。本技术的各种实施方式总体上涉及工业环境中的状况监视。更具体地,一些实施方式涉及用于电机驱动器的嵌入式分析引擎,其监视感应电机状况以检测包括转子故障和定子故障的潜在失效。在一个实施方式中,状况监视模块被配置成：从驱动器内的控制器获得运行时间信号数据；基于感应电机故障状况从运行时间信号数据得出运行时间度量；将运行时间度量作为输入提供给机器学习模型,机器学习模型被构造成基于运行时间度量来识别感应电机的状态并且输出该状态；以及基于由机器学习模型输出的感应电机的状态来监视感应电机故障状况。

本发明公开一种高压电机绕组自动绝缘检测系统,包括：电流检测电路、绝缘检测电路、控制单元以及显示单元,电流检测电路用于检测待测量系统的漏电流情况,绝缘检测电路用于检测待测量系统的绝缘情况,控制单元分别与电流检测电路和绝缘检测电路电连接以实现控制与数据传输,显示单元分别与电流检测电路和绝缘检测电路电连接以显示检测得到的数据,绝缘检测电路包括高压隔离单元、升压预检测单元、电阻检测与显示控制单元,高压隔离单元连接在电阻检测与显示控制单元与待测量系统之间,还包括通信单元,以对外发送检测得到的数据。采用该检测系统,能够高压隔离,有效提高工作人员的安全性,并且能将检测得到的数据对外发送,减少系统维护频率。