电工|中国工程院院士马伟明：关于电工学科前沿技术发展的若干思考( 三 )

与传统舰船电机系统的监控系统不同，智能感知与运行控制系统可充分挖掘并掌握电机系统状态，对故障准确预测，在保证安全稳定运行前提下，根据不同工况和故障状态进行优化调整与容错控制，使其满足高载荷、高动态复杂工况，并为能量管理分系统提供决策数据，支撑综合电力系统作战效能最大化，有望使电机系统在运行、维护效率和尽限运行能力等方面的性能大幅提升。

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1.2.2关键科学问题
1）电机系统集成式智能感知
传统舰船电机系统装备的传感器简单、分离，缺乏关键物理量的综合、全面测量。考虑电机系统“电磁-机械-流体-信号”本征多物理场耦合关系，需突破集成式多维度智能感知基础理论，支撑电机系统健康状态智能认知技术的发展。
一方面，通过深入研究电机系统中“电磁-机械-流体-信号”的多物理场耦合关系，揭示电机状态与系统激励、电机结构之间的相互作用机理，建立电机本征物理量与可观测状态量间的映射模型，从而基于现有传感器实现复合传感，间接获取更多的电机关键状态信息（见图4）。
另一方面，对无法间接观测的电机物理量，重点突破新型传感器的集成应用技术，以尽可能少的新型传感器，获取必需的电机状态信息。最终实现电机定转子温度、相对位移、转子位置和速度、电机绕组绝缘状态等关键状态信息的全面获取。
2）复杂工况下电机系统健康状态监测与故障预测
舰船推进电机运行工况复杂，故障早期的信号特征极其微弱，易被噪声淹没，强干扰环境下电机渐变故障微弱信号的建模与有效特征提取方法是实现复杂工况下电机系统性能参数退化预警的关键。因此，需研究多源多维信息融合的状态监测与故障诊断技术（见图5），分析电机系统非线性、强耦合特性以及温漂、扰动等非线性因素的作用机理，强干扰下弱信号的提取方法和多源信息融合机制，探明电机参数与运行工况间的非线性函数关系、电机系统渐变故障与状态信息及参数的关系，通过状态观测和参数辨识实现电机系统性能参数退化预警。

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3）电机系统自适应运行优化与容错控制
目前广泛采用的分立控制架构严重依赖“人在回路”运行模式，限制了电机系统安全运行边界和智能运行能力。建立多层次、多目标的电机系统智能运行优化机制，实现信息流驱动能量流的智能控制，是实现舰船电机系统智能控制，提高电机系统综合运行品质和生命力的保障。自适应运行优化与容错控制原理如图6所示。
通过在线健康诊断技术获得电机的故障状态和类型，基于系统状态估计和信息融合实现冗余/容错控制，其核心是解决无扰动运行模式切换、主动容错控制算法设计与参数优化等问题。

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2全电移动平台的发展加速了高性能电机的研究需求
20世纪80年代以来，电力电子和交流电机技术的发展推动了动力系统从机械化向电气化的深刻变革，催生了全电移动平台，加速了新型高效能源、高性能电机、高效电力传动与智能控制等一系列技术的发展，尤其加速了高性能电机系统的发展。
2.1需求分析
全电移动平台的核心动力装置是发电、推进、储能等电机系统，最大程度地实现了能量的高效利用和精确控制，对电机系统提出了更高的性能需求，总体而言可以概括为高功率密度、高适应性、高可靠性、高精度、低排放、多功能复用等，目前正逐渐推广应用于全电舰船、全电车辆、全电推进飞行器等平台。