基于电机电流的高压断路器弹簧操作机构的LM-BP故障诊断算法

BP(back propagation)神经网络由于具有线性映射能力强及自适应能力强等优点,常被用于高压断路器弹簧操作机构的故障诊断中,但易陷入局部最小点限制了网络的收敛速度和分类精确度。文中提出了一种基于L-M算法优化BP神经网络的高压断路器操作机构故障诊断方法,分析了神经网络的数学模型及映射关系,运用L-M算法对传统BP网络进行优化,解决了传统BP神经网络梯度下降法存在局部最小化、易产生平坦区等问题,有效地提高了算法的训练速度,同时提高了分类的精确度。诊断结果表明:L-M算法优化后的BP神经网络能有效地实现高压断路器操作机构故障诊断。文中研究内容对高压断路器操作机构故障诊断提供了思路与方法,对提高高压断路器安全可靠性具有重要意义。

一种基于电机电流的高压断路器与负荷开关弹簧操作机构故障诊断算法

为实现高压断路器与负荷开关的故障诊断,提高设备安全可靠性,有必要深入研究电机电流特性与高压断路器、负荷开关的弹簧操作机构状态之间的关系。由于传统BP神经网络存在易陷入局部最小点及网络收敛速度慢等缺陷,采用遗传算法对于BP神经网络进行优化可以提高判断准确率及诊断效率。诊断结果表明,GA-BP算法可以根据断路器、负荷开关电机电流数据快速准确判断设备所处的运行状态,且精确度高,对于工程实际具有广泛应用前景。

基于电机电流数据的转台机械谐振检测方法

转台作为航空航天领域关键测试设备,在测试试验时可能出现谐振,造成测试过程的中断及不必要损失。针对传统转台谐振检测方法存在的依赖工程经验、易受控制信号干扰以及准确性不足等问题,提出了一种基于电机电流数据的转台机械谐振检测方法。首先,对三轴立式转台运行数据进行了分析,研究了转台运行数据的幅频特性,选用了受控制信号干扰小,且谐振特征更显著的电机电流信号作为检测对象;然后,构建了一个基于卷积神经网络(CNN)的转台谐振检测方法,设计了CNN结构与参数,进行了网络训练和学习;最终,利用不同工作模式下的转台运行数据,进行了谐振检测试验,并将检测试验结果与采用其他方法所得的结果进行了对比。研究结果表明:在转台谐振检测中,采用该方法所获得的准确率达到了99.988%,优于采用其他对比方法获得的准确率,证明该方法适用于转台的机械谐振检测。

基于主轴电机电流信号的表面粗糙度检测

针对表面粗糙度不能及时检测造成的工件浪费问题,首次提出根据主轴电机电流信号进行表面粗糙度检测分类。通过实验采集不同表面粗糙度加工时的主轴电机电流信号,采用小波包分解将电流信号分解成不同频段,借助能量特征和裕度因子对不同频段电流信号进行评估,过滤低相关性频段,再通过随机森林筛选特征,降低特征的冗余性。总谐波失真特征实现了积屑瘤检测,仅依赖构建的电流信号特征工程表面粗糙度检测准确率高达95%以上,并且检测时间在2 s以内,基本实现了工件表面粗糙度的快速准确检测。

发电机电流互感器二次侧开路的发现与预防处理

本文简要分析发电机电流互感器二次开路现象,在指出电流互感器开路的危害和对二次设备的影响后,针对问题的特点提出发现方式,并制定相应的预防措施,保证工作人员人身安全和发电机组安全稳定运行,同时对其他同类型发电机组有着很好的借鉴意义。

特高压换流变真空有载分接开关振动及电机电流信号自适应分离方法

有载分接开关(OLTC)是特高压(UHV)换流变压器的核心部件,基于驱动电机电流和振动信号的OLTC机械状态在线监测技术是近年来研究热点。为了将振动信号和驱动电机电流信号片段从OLTC长时在线监测数据中自动提取出来,本文提出基于端点检测的信号自适应分离方法。首先,介绍端点检测基本原理,提出振动信号及电机电流信号分离流程;然后,搭建OLTC在线监测系统,并在特高压换流站实际部署;最后,分析在线监测信号时域、频域特征,采用差异化的端点检测方法分别分离出OLTC振动信号和电机电流信号,并结合信号起止点划分驱动电机的3个工作阶段。结果表明,该方法能实现OLTC振动及电流电机信号片段自适应分离,定位误差小于5 ms,为OLTC在线监测数据分析和故障诊断提供基础。

车窗防夹电机电流纹波降噪检测算法仿真分析

汽车电动车窗现在能实现一键升降、物体防夹等功能,汽车厂商为提高集成度,对于使用电机电流纹波信号实现防夹功能的需求日益增加。然而电机电流纹波信号包含较多噪声,为有效提取纹波信号作为车窗防夹的判断依据并保留细节特征,本文提出一种基于改进小波阈值去噪和麻雀搜索算法优化变分模态分解的联合去噪算法。针对纹波信号包含较多噪声的问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。该研究使用变分模态分解对纹波信号进行分解,改善流分量削弱小波阈值去噪效果的问题。同时,利用麻雀搜索算法优化变分模态分解的参数寻优过程,对于高噪的模态分量使用改进小波阈值去噪算法进行去噪,以改善含直流分量纹波信号的去噪效果。

制丝生产线电机电流监测应用研究

生产线设备配置电机为输送设备、仓贮设备、加温加湿设备、烘干设备等各类型加工设备提供主要动力。电机运行过程中,电流是反映电机是否存在故障的重要指标,通过对电机电流的采集分析,并针对不同生产功能的电机正常运行电流及波动进行统计分析,设置合理的电流预警值,为电机健康运行提供数据支持,实现采取预防措施避免电机故障的可行性。

基于电机电流检测的高压隔离开关机械故障诊断

为了实现高压隔离开关机械故障诊断,基于霍尔效应和电阻应变测量技术实时检测了GW6H—252型隔离开关分合闸动作过程中的电机定子电流和操作轴扭转应变,推导并验证了电机电流与操动机构输出力矩的函数关系,分析了隔离开关传动机构卡涩、平衡弹簧失效、合闸不到位等机械故障情况下的电机电流信号特征,提出了基于电机电流检测的隔离开关卡涩故障诊断流程。研究结果表明:电机定子电流与操作力矩存在二次函数关系,当隔离开关发生机械故障时,驱动电机电流波形发生畸变,电流峰值增大,峰值出现时刻偏移,电流频谱中的边频成分增大。该方法具有广泛适用性,可有效检测高压隔离开关的机械故障,从而提高设备运行的可靠性。

基于电机电流分析的万能式断路器机械故障诊断

电机电流信号常用于分析电动机本身的故障问题,但对其应用于与电机相连机构的故障分析的研究较少。提出一种基于储能电机电流分析的万能式断路器操作机构故障诊断方法。首先采用Hilbert幅值解调法和改进的小波包阈值法相结合获取交流电流信号的包络线,以解决随机噪声干扰造成的所提取包络线粗糙的问题;然后通过包络线提取电流信号的时间量、电流量以及峭度作为不同故障状态电流波形的特征参数;最后融合模糊聚类和量子粒子群优化的相关向量机实现对断路器正常状态、传动齿轮卡涩、储能弹簧卡涩以及脱落的4种状态的辨识。构建了基于电流分析的万能式断路器故障诊断系统,在不同工况下进行了验证,结果表明该方法能有效提取操作机构储能相关部件的故障特征,实现了对操作机构储能相关部件的故障诊断。

电机电流分析法在机床类设备诊断中的应用研究

机床类设备传动链复杂,结构紧凑且封闭,对传动系统状态监测一直没有有效的分析办法,即使在噪声增大等恶劣情况下,常规的振动诊断方法也难以奏效。本文尝试用电流信号分析法,简称MCSA(Motor Current Signal Analysis),对机床状态进行测试和分析。通过电机电流信号的传动链齿轮谱特征分析,对其做出了正确评估,表明定子电流能很好地反映机床传动系统部件的运行状况。同时进行了多种运行工况的测试与试验,研究结论对机床类设备的生产制造和现场运行状态的分析提供了有效依据。

基于机床电机电流信息的分析诊断研究

针对数控机床传动系统缺乏有效的监测诊断技术支持的问题,提出借助驱动电机电流信号的高信噪比、便于测量、不受系统结构影响的特点,研究基于电机电流信号的机床传动系统故障诊断技术。主要研究传动系统在电机电流信号中的表现机制和电机自身的传感器特性以及传动系统的监测诊断应用技术,并开发相应的监测诊断系统。为保障机床运行得稳定性,促进监测诊断技术的进一步发展具有重要的意义。

基于电机电流的负荷开关操作机构状态诊断研究

为了实现负荷开关弹簧操作机构的故障诊断,建立了储能电机的动态仿真模型对储能电机电流和操作机构力矩关系进行了验证,同时进行了故障模拟试验,测量并分析了负荷开关操作机构分合闸弹簧卡涩、传动齿轮卡涩的储能电机电流的变化规律,并与正常情况下的结果进行了对比,研究了储能电机电流的特征量对操作机构状态的影响,并采用皮尔森相关系数法对特征量进行降维处理;针对负荷开关操作机构出现的主要故障问题,采用基于决策树的支持向量机实现对负荷开关正常状态、传动齿轮卡涩、储能弹簧卡涩的3种状态进行辨识。在电机电流的大量试验数据库的支撑下通过实验分析对上述负荷开关的故障诊断方法进行了验证,研究结果表明该方法能有效提取操作机构的故障特征,完成了对负荷开关储能操作机构相关部件的故障诊断。

基于电机电流分析的齿轮断齿和磨损故障诊断

提出了一种基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法。相对于齿轮故障诊断的一般振动信号诊断方法,该方法具有可实现远程诊断、便于安装且受环境噪声影响小的优点,是一种无损的故障诊断方法。针对电机驱动的齿轮传动系统,建立了负载转矩对电机定子电流的理论模型;并分析了各种状况时的定子电流频谱特征,发现可以利用基频与转频的变频带、基频与啮合频率的边频来判断齿轮断齿故障和磨损故障。通过Matlab/Simulink对电机齿轮系统进行了仿真;并在实验平台上进行了验证。

Delta-Sigma调制器在电机电流高精度测量系统中的应用研究

Delta-SigmaAD转换技术是高分辨率应用中的一项通用技术之一,其广泛用于高信号完整度和电流隔离的交流电机电流测量系统中。提出了一种应用于交流电机电流测量系统中的Σ-ΔAD转换设计,并且对ADC解调和滤波,采用了Sinc^3数字抽取滤波器对其以滤波和抽取方式进行解调,其中Sinc^3数字抽取滤波器采用现场可编程门阵列(FPGA)来设计,实现了Σ-Δ调制器输出信号的高频滤波,实现了电机电流高精度隔离采样,满足了交流电机电流测量对采样精度和响应速度的要求。

刀具切削状态的电机电流监测新方法

本文从实时在线监测刀具切削状态的应用出发，研制了一种新型的电机电流拾取方法和传感装置，并分析了刀具在加工过程中切削力、电机电流与刀具切削状态的关系，同时，研究了利用电机电流信号进行刀具切削状态的监测原理，实验证明了其方法的可靠性和实用性。

基于掘进机截割电机电流的岩石硬度识别

针对岩巷掘进机在掘进过程中,截割载荷难以直接监测,导致截割转速和摆速无法及时调整以适应岩石硬度变化的问题,研究了基于截割电机电流信号识别截割岩石硬度;通过分析截割动载荷与电机电流信号之间的传输特性,构建截割电机电流与截割岩石接触强度系数之间的函数模型,识别截割岩石硬度;以EBZ160TY型重型掘进机地面试验数据进行验证,平均识别精度为90.5%。结果表明:利用截割电机电流信号能够有效的识别截割岩石的硬度,为掘进机实现自动控制提供可靠依据。

盘式刀库电机电流监控系统设计

针对圆盘式刀库电机电流过载而失效的问题,设计了圆盘式刀库电机电流监测试验台,搭建采集电路,运用VC++编写采集软件。该试验台实现了对刀库电机工作时的电流实时监控,动态模拟刀库正常工作的状态,达到实时电流与各个刀号的对应,并且按照刀号建立数据库,记录每个刀号的过载电流和实时电流,找到了电机电流与刀库机械位置的关系。通过试验找出刀库转动时的故障位置,发现引起电机电流过载的机械原因,提高了圆盘式刀库的工作可靠性。

基于主轴系统电机电流信号监测铣削力的研究

针对高速干切数控螺旋锥齿轮铣齿机存在的稳定性差、加工精度低、所加工的工件齿面有振纹等技术问题,对机床进行了深入的研究。通过研究发现铣削力是机床运行状态和加工品质的重要表征参数。基于国产高速干切数控螺旋锥齿轮铣齿机的实际铣齿工况,提出了采用同时监测刀具主轴和工件主轴电机电流来反映铣削力的间接测量方法。为了建立刀具主轴电机电流与铣削力间的模型,从分析机床的主轴系统入手,建立了刀具主轴系统运动学模型;利用双轴力矩电机电流监测法,对电流信号进行时频分析,并采用数值分析的方法对电机电流信号进行处理,对刀具主轴系统运动学模型中的待定参数进行了标定,建立了主轴系统电机电流信号与铣削力间的模型。利用该模型,可实时监测机床刀具主轴的铣削力,为机床结构的优化设计和加工工艺参数的改进提供了数据支持。

基于电机电流信号小波分析的机电液系统故障特征提取方法

作为机电液系统的输入源信号,电机电流信号具有容易获取的优点,是对机电液系统进行状态分析的理想信息来源。利用三相电机的电流信号对机电液系统的故障进行分析,并采用小波变换作为特征提取方法从电流信号中提取设备的故障特征。最后通过试验结果证明了所提方法有效性。