变频供电对异步电机电磁噪声的影响

针对某三相异步电机变频供电时,电机噪声明显增大且出现刺耳高频声的情况,利用数值仿真软件建立了电机磁场、振动和噪声模型,计算和分析了变频供电对电机定子电流、径向电磁力、电机振动和噪声的影响。研究发现,变频器供电时,电机定子电流在基波之外增加了基波的谐波分量和载波与谐波相互作用的频率分量,载波引起的电流分量增加了电磁力波的高阶分量,在研究频率范围内(个别频率除外),相比于正弦供电,电机振动速度增大至1.08~131.4倍,声压级增大了2.6~42.6dB。

基于谐响应的大型异步电机电磁振动分析

大型异步电机的电磁振动是电机振动的主要构成部分,对电机振动等级的评估需要进行准确的电磁振动分析,本文以一台10 kV兆瓦级大型异步电机为对象进行电磁振动分析。首先对完整的电机模型进行模态分析,求解固有频率及对应振型,并实验测量了电机实际运行时的固有频率;然后将电磁场二维有限元计算得到的径向电磁力作为载荷,对该电机进行谐响应分析,最后与实验测得的振动速率对比。结果表明,基于电机整机模型的模态分析和谐响应分析可以较为准确地分析大型异步电机电磁振动,能够为电机的优化设计或电磁振动抑制提供理论依据。

基于d-q变换及WOA-LSTM的异步电机定子匝间短路故障诊断方法

为了实现对异步电机定子绕组匝间短路故障的可靠在线诊断,提出一种基于d-q变换及鲸鱼优化算法(WOA)优化的长短期记忆网络(LSTM)的故障诊断方法。通过理论推导可知,d-q变换可有效提取定子电流中的特征频谱数据。采用鲸鱼优化算法对长短期记忆网络中的3个关键参数进行优化,建立WOA-LSTM故障分类模型。为了验证基于d-q变换和WOA-LSTM故障诊断方法的有效性,分别以小波变换、快速傅里叶变换及d-q变换提取电流频谱数据作为输入数据集,以一台YE2-100L1-4型异步电机为实验对象进行实验验证。研究结果表明:相比于小波变换及快速傅里叶变换,采用d-q变换能更准确的提取出定子电流中的故障特征,更精确地反映电机故障状态,有助于提高故障分类准确率;相比于传统的LSTM算法,经WOA优化后的LSTM算法分类准确率可达98.3%,能可靠地实现不同程度匝间短路故障的诊断。

基于机器学习的异步电机故障诊断方法

针对以往异步电机故障诊断中特征提取能力不足导致诊断效果较差的问题,提出了一种基于机器学习的异步电机故障诊断方法,该方法使用了注意力机制(AM)的多尺度卷积神经网络(MSCNN)-双向长短时记忆网络(BiLSTM)的异步电机故障诊断模型,通过加入通道注意力机制改进学习机制,使用3种不同尺度提取数据特征,使用BiLSTM对周期故障振动信号进行时序特征的提取,添加自注意力机制关注重点故障特征,引入残差模块减少噪声和冗余数据的影响,最后,通过Softmax分类输出诊断结果。结果表明,该模型能够有效提取数据集中的故障特征,与其他4种常见模型进行对比,体现其稳定性和高诊断性能,针对异步电机故障诊断的准确率达到98.5%。

三相异步电机匝间短路故障的诊断方法

三相异步电机是各类电机中应用量最大的一种,匝间短路故障为三相异步电机发生概率较大的一类故障。如果能实时监测电机运行状况,对运行进行健康安全评估,将能及时止损,减少损失。提出了基于扩展Clarke变换和故障特征因子Q的匝间故障诊断方法,分析了电机匝间故障的Clarke矢量的特点,对电机匝间故障的Clarke矢量取模,得到三相电流中对称分量的直流分量和2倍于基频的交流分量,以该分量的幅值与直流分量的比值作为故障特征因子Q进行匝间故障诊断。通过特征因子Q研究Clarke矢量频谱,从而判断电机故障,并且进行了理论仿真以及样机测试。

纯电动汽车用异步电机损耗最小控制策略研究

为提升电动汽车续航里程,研究加入铁损电阻参数辨识的节能降耗控制策略。基于异步电机工作机理,分析异步电机不同性质下的损耗,对损耗电阻进行在线辨识,建立考虑铁损的电路模型,推导出基于在线辨识和计及铁损的异步电机损耗最小控制电流,实现了节能控制,并搭建系统仿真模型和测试实验平台,开展车用异步电机多工况下的仿真实验和性能测试实验。实验结果表明,所研究的策略能较好地辨识铁损电阻,能有效提升异步电机的效率,提高一次充电续航能力,该策略在工程应用上具有一定的实用价值。

基于多源异类信息融合的异步电机故障诊断技术研究

多源异类信息融合作为一种重要的信息处理方法,在异步电机故障诊断、目标识别等方面发挥重要作用,通过结合振动信号、电流信号和温度信号等多种传感器采集的数据,利用数据融合和智能算法,可实现对多故障类型进行有效诊断。基于此,本文将重点探讨基于多源异类信息融合的异步电机故障诊断技术,从不同角度展开论述,切实推动相关研究工作的开展,从而为实际应用提供一定的参考依据。

基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断

为提高异步电机转子故障诊断的可靠性,文中介绍了一种基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断方法。采用定子电流信号和振动信号的频谱特征融合作为转子断条以及气隙偏心故障的诊断依据,首先对信号进行小波包分解,获得不同小波包频带节点下对应的能量分布,并与正常电机信号进行比较,进而对能量异常的信号频段进行小波包节点重构,最后通过快速傅里叶变换识别故障特征频率,诊断电机故障是否发生。通过仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性,对于电机运行状态的准确监测具有重要意义。

牵引异步电机气动和电磁混合噪声预测研究

高速列车牵引异步电机在高转速下的噪声主要由气动噪声和电磁噪声组成,且前者为主导成分。该研究为准确地预测该类型电机高转速下的气动和电磁混合噪声特性,首先建立了电机气动声源的仿真计算模型,包括基于计算流体动力学的流场计算和Lighthill声类比的声场计算;其次建立了电磁振动的计算模型,其中包含了Maxwell电磁场计算和基于模态叠加法的谐响应分析;最后通过有限元法和边界元法建立电机气动和电磁混合噪声的计算模型,最终得到电机混合噪声在各测点的总声压级和电机的声功率级,并与试验结果进行对比。结果表明,在4000 r/min和5600 r/min两个转速下的仿真计算的声功率级与试验值差距不超过0.6 dB(A),各测点总声压级与试验值接近,证明混合噪声的计算模型能够准确有效地预测牵引异步电机气动和电磁混合噪声。

基于d-q理论的双馈异步电机定子匝间短路故障诊断方法

为实现双馈异步电机定子绕组匝间短路的早期故障诊断,提出一种基于转子电流特征频率分量的故障诊断方法 .首先,通过分析故障后电机的电磁特性,得到故障后转子电流中会产生特征频率分量的结论 .然后,通过对转子单相电流进行特殊的相移构造出三相电流,并对该组电流进行d-q变换,利用理论推导证明d-q变换后的直流分量幅值能够反映特征谐波的大小,将直流分量作为故障特征量进行双馈异步电机匝间短路故障的诊断.最后,依据有限元法建立故障前后电机的仿真模型,对不同工况下故障特征量的变化进行研究.结果表明:基于d-q理论提取的故障特征量与定子绕组的短路匝数呈正相关,且在转速变化和电压不平衡时也可有效诊断出匝间短路故障;通过设置合理的故障阈值可实现对双馈异步电机定子绕组匝间短路故障的精确辨识.研究结果可以为电机绕组匝间短路故障诊断提供参考.

基于离线单相周期方波脉冲的三相异步电机启动转矩测试

为了克服三相异步电机启动转矩无载测试现有方法存在的测试精度较低、电网冲击等问题,提出一种基于离线单相方波脉冲的电机启动转矩测试方法。以Y160M-4型三相异步电机为研究对象,给出用于测试启动转矩的单相方波逆变电源结构、工作原理及关键参数计算方法,并利用二维瞬态电磁场数值计算方法,以研究不同激励模式下的启动转矩为目的,获取电机启动过程的电枢电流。结合电机数学模型和坐标变换理论,研究并给出单相正弦波激励下的电机等效电路模型和启动转矩理论计算模型。在此基础上,进一步给出单相方波激励下的启动转矩数据处理方法。经验证,依据所提出的单相方波激励下的电机启动转矩计算方法并结合二维瞬态电磁场数值仿真,启动转矩测试相对误差约为0.25%。研究结果表明,利用该方法计算三相异步电机的启动转矩,测试精度获得明显提高,从而证明了所提方法的正确性和可行性。

基于变增益NDOB的异步电机分段积分滑模控制

为改进异步电机的动态性和鲁棒性,设计了一种新型的滑模控制方法。首先,滑模面引入平滑的分段饱和函数,改进传统的积分滑模控制,在传统积分滑模控制的跟踪精度下,获得更好的暂态性能;其次,采用了一种超扭曲类算法的新型趋近律,削弱了系统的抖振,提高系统的稳态性能;最后,设计变增益非线性扰动观测器,可消除初始时刻观测器峰值,准确估计因模型不确定性、负载扰动等集总扰动。通过与传统积分滑模控制器对比,实验结果证明该方法具有更好的快速性与稳定性。

考虑多台异步电机的电力系统频率响应动态等效模型

随着越来越多的可再生能源通过电力电子设备接入电网,电力系统的惯量不断下降,频率波动更加剧烈,同时,在负荷侧存在大量直接并网的异步电机可以提供频率支撑,改善频率响应动态。然而,准确建模如此规模的异步电机需要其详尽参数,并伴随着极高的计算代价。为此,本文提出了一种数据驱动的电力系统频率响应建模方法。该方法首先收集频率响应的历史数据,接下来,将等效惯量和等效阻尼的辨识问题描述为优化问题,优化目标为减少模型与历史数据之间的频率差异,并通过启发式算法高效求解。相较于异步电机的机理模型,所提出的动态等效模型具有不需要异步电机的详尽参数、计算负担小的优点。在修改的IEEE 9节点系统上的仿真验证了所提出方法的有效性,并表明:自身惯量为1.5 s,占负荷侧22%的异步电机负荷为系统提供了9%的等效惯量。

基于VMD⁃ESA和IPOA⁃XGBOOST相结合的异步电机故障诊断

为了提高异步电机故障诊断的准确度,提出一种结合变分模态分解(VMD)、包络谱分析法(ESA)和改进的鹈鹕优化算法优化的极限梯度提升模型(IPOA‐XGBOOST)的智能诊断方法。首先,对实测的异步电机振动信号进行VMD分解,并用ESA计算VMD分解得到的本征模态分量(IMFs)的瞬时能量矩阵;然后用奇异值分解法(SVD)对得到的瞬时能量矩阵进行特征提取;最后,使用提取到的特征向量训练IPOA‐XGBOOST模型,得到异步电机的故障诊断准确率。另外,为了解决鹈鹕优化算法容易陷入局部最优解、寻优速度慢等问题,使用Circle映射改进鹈鹕优化算法。将改进的鹈鹕优化算法、遗传算法(GA)和鹈鹕优化算法进行寻优分析,实验结果表明,改进的鹈鹕优化算法的寻优效果最好。

基于转子磁链和扰动观测器的异步电机自适应反步控制

针对转子电阻摄动和内外部扰动问题,设计了自适应反步控制方法来调节电机速度。首先,提出了一种改进指数趋近律的滑模磁链观测器,估算转子磁链并根据所得磁链计算出转子磁链角。其次,采用扰动观测器估计电机系统中出现的模型不确定性和负载扰动等。再次,利用反步控制法,求解出虚拟控制律和转子电阻自适应律,并设计自适应反步控制器。最后,将所设计的控制方法与传统反步控制方法进行对比,实验结果表明,所提方法的动态过程响应速度快、超调小,稳态过程跟踪精度高,且具有良好的抗干扰能力。

基于电流误差加权转速自适应律的异步电机无速度传感器设计方法

针对异步电机无速度传感器低速运行不稳定的问题,提出一种基于电流误差加权转速自适应律的异步电机无速度传感器设计方法。首先,采用小信号线性化模型分析方法说明转子磁链误差与励磁电流误差之间的关系,进而得出新的转速自适应律;然后,推导所提转速自适应律的开环传递函数,采用劳斯稳定性判据得出系统稳定运行的条件,借助MATLAB软件确定加权系数的取值;最后,将反馈矩阵引入含有改进转速自适应律的系统中,分析所提方法的极点分布规律。实验分析表明,所提方法具有较好的稳定性和优越性。

三相异步电机轴承故障的诊断策略

轴承故障是三相异步电机常见的故障之一,及时准确地进行故障诊断对于保障电机的正常运行至关重要。针对电机电流信号特征分析法(MCSA)易受到电机基波频率和系统噪声干扰等影响,本文提出了一种基于Hilbert变换的轴承故障诊断方法。先对三相电流信号进行Hilbert变换,提取电流信号的平方包络线,然后利用频域分析方法傅立叶变换(FFT),对平方包络信号进行分析,最后对FFT之后的频谱图进行归一化处理。通过观察其频谱特征,可以判断轴承是否发生故障。该方法避免了电机基波频率和系统噪声干扰,能够可靠地检测三相异步电机轴承故障。并搭建了试验平台验证了方法的可行性。

一种基于MFAC策略的异步电机电流控制器

由于异步电机是一个多变量强耦合非线性系统,传统的控制方法对受控电机参数较为敏感、鲁棒性不足。而无模型自适应控制策略作为一种数据驱动控制策略,只需要被控对象的实时输入输出数据即可实现高水平控制。本文设计了一种基于无模型自适应控制策略的异步电机电流控制器,仿真和实验表明,基于无模型自适应控制方法设计的异步电机电流控制器具备可行性与良好的鲁棒性,且相比于传统的电流控制策略性能更加优越。

异步电机轴承故障的诊断方法研究

提出了基于Park矢量模平方函数及其数据处理的轴承故障诊断方法,计算电机轴承三相电流信号的Park矢量模平方函数,再经小波包分解分别至四层和五层,得到故障特征频率对应频带,并取其RMS值,以其RMS值经对数处理放大差异后与正常电机进行比较从而进行轴承故障诊断。通过求解小波包分解子频带所对应节点系数的RMS值,从而判断电机轴承故障,并且搭建了样机试验平台,测试结果验证了该方法的有效性。

考虑部件振动特性的电炉异步电机电气控制方法

异步电机的驱动系统在运行过程中呈现出高度非线性、强耦合和多变量等特点,转子磁链电压及电流参数难以确定,使得控制误差及稳定性较差。为此,提出考虑部件振动特性的电炉异步电机电气控制方法。通过对电炉异步电机径向磁拉力的分析,了解电炉异步电机部件振动的特性,基于部件振动特性,了解转子磁链电压和电流的变化规律,并将采集到的转子磁链电压及电流信息作为输入信号,提供给PID控制器进行电炉异步电机电气控制。实验结果表明,所提方法的位置控制误差基本为0,电压的控制曲线平稳,说明所提方法精度高稳定性强,具有实用性。