皮带输送机托辊故障声源定位方法

为实现对皮带输送机托辊故障实时监测,提出一种基于广义互相关时延估计的托辊故障声源定位方法,并开发相关系统。首先通过安装在与皮带输送机旁间隔一定距离处的传声器采集声音信号,采用VMD与包络谱峭度方法有效提取托辊声音信号的故障频率信息。随后采用广义互相关时延估计算法对声音信号中选定的IMF分量进行广义互相关时延估计,根据时延域中互相关系数最大值所对应的时间差确定时延,结合声音在空气介质中的传播速度,以及故障声源位置与传声器之间的空间几何关系,确定故障声源位置。最后开发出托辊故障声源定位系统并投入现场运行,实验和现场应用结果表明,采用所提方法及相关系统能够实现托辊故障声源的准确定位。

高压断路器机电特性在线监测系统研究

针对高压断路器传统检修需停电的弊端,探索开发了一种在线实时监测高压断路器机电特性系统,由数据采集终端和数据处理终端构成。首先对数据采集终端的软硬件系统及传感器进行了研究,利用非侵入式开口型霍尔传感器实时监测分合闸线圈电流,当线圈通电时触发数据采集终端,实现对高压断路器操作机构振动和线圈电流信号的有效采集。其次通过星型LoRa传输协议通信灵活组网,将采集到的数据无线传输至数据处理终端。最后对所开发的系统进行测试,测试结果表明,所开发的系统具有实时性好、系统稳定可靠、信号传输距离远、抗干扰能力强、小型化集成化的优点,并可在高压断路器不停电状态下快速安装,为高压断路器的在线监测提供了有益参考,所开发的设备及监测方案可进一步扩展到不同类型高压开关的数据采集与故障诊断应用中。

堆取料机取料过程中防坍塌预警及路径规划研究

在运煤轮船船舱进行取料作业时,由于路径规划可能引发煤堆坍塌的危险,提出一种基于分层点云边缘信息提取的防止煤堆坍塌的模拟堆取料机取料路径规划方法。首先利用搭载二维激光扫描试验装置采集原始三维点云数据,通过坐标转换,采用直通滤波算法去噪滤波,随机采样法简化算法精简点云数据,基于切片法计算煤堆体积和质量,实现对来煤精准盘点;然后提取每层煤料堆表面的边缘信息,将不同层次的煤料堆边缘信息组合起来,构建出整个煤料堆表面的边缘模型,实时计算待取料煤堆边缘安息角,实现煤堆坍塌预警信息;最后基于直线插补方法进行取料路径规划,给出防止煤堆坍塌的模拟堆取料机执行机构作业路径。

基于VMD-MD的输电铁塔螺栓松动检测方法

针对输电铁塔局部螺栓松动,给出了一种基于变分模态分解(VMD)与马氏距离(MD)相结合的检测方法。首先,对脉冲激振下的输电铁塔振动响应信号进行VMD分解,并通过互相关指数重构信号,提取关键频段信息;其次,对重构信号提取故障敏感特征构成特征向量,利用MD对工况进行判别,针对现场实验随机性强的特点,采用随机抽取的方法重构测试集,有效提高了判别效果;最后,利用本文提出的方法对铁塔局部测点敏感度进行分析,为现场铁塔局部螺栓松动检测做出探索。

时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法研究

针对时变工况风电机组齿轮箱振动信号受噪声干扰和频率模糊问题,通过研究无转速下风电机组齿轮箱振动信号与转频波动规律间的联系,提出了基于VMD⁃SET时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法。该方法利用变分模态分解(VMD)滤波,利用同步提取变换(SET)对齿轮箱振动信号时频分析,分别从轴承故障时域振动信号中初步提取故障特征频率趋势,从正常齿轮啮合调制时域振动信号中提取啮合频率时频脊线,进一步利用精细化时频脊线交叉解耦优化瞬时频率提取效果,再用提取的转速曲线对轴承故障振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到故障特征阶次的单根谱线。通过仿真及实验验证了所提方法的优越性和有效性。

基于风速时空分布的双馈风力发电机定子绕组匝间短路故障特性分析

考虑由风剪切和塔影效应引起的叶轮扫掠面内风速时空分布,研究考虑风速时空分布的双馈风力发电机组机械和电气故障特性。首先,建立了考虑风速时空分布的等效风速模型,分别推导得到了考虑风速时空分布前后的风力发电机组机械转矩、转速,正常运行时和定子绕组匝间短路故障时定子电流的解析表达式及其变化特性;其次,在Matlab/Simulink平台搭建双馈风力发电机模型和故障模型,对定子电流进行频谱分析;最后,在风力发电机组故障模拟实验台进行了实验测试与研究。结果表明:考虑等效风速后,定子绕组匝间短路故障时定子电流中除了基频和基频的奇数倍,还会有调制频率3kfw。

启动冲击下的轨道运输车动力学分析及调谐质量阻尼器减振设计

电气设备的吊装、运输环节通常是检修维护过程中最容易忽视的薄弱环节,极易为设备检修引入附加安全隐患。本文针对变压器运输过程中不同启动速度曲线下的冲击响应特性开展研究,建立了变压器-运输车耦合实体模型,分别利用ANSYS和Adams得出了不同启动速度曲线下变压器的动态应力分布图和铁芯摆动位移曲线,提出了一种基于调谐质量阻尼器(TMD)的振动抑制方法。通过仿真分析得出,以不同时间常数的阶跃响应信号作为速度曲线启动时,变压器的动态应力分布差别较大。变压器受力薄弱环节主要集中在油枕悬臂段、铁芯连接位置、变压器与运输车固定筋板等位置。TMD能够为主结构提供一个方向相反的惯性力,从而从系统动力学的角度实现振动抑制。

风速分布差异对永磁风力发电机组故障特性的影响分析

为了更有效地辨识永磁风力发电机组的故障特征,从叶轮扫掠面内的实际风况出发,综合考虑风剪切、塔影效应产生的风速时空分布差异,并研究该差异对永磁风力发电机组故障特征的影响。首先介绍考虑风速时空分布差异后的风速模型(等效风速模型),然后基于该模型对永磁风力发电机组常见的电气和机械故障特性进行理论分析,分别推导得出考虑风速时空分布后绕组不对称故障、叶轮不平衡故障以及这2种故障复合作用下的定子电流表达式;最后利用Matlab/Simulink平台进行仿真验证。研究结果表明,与现有的基于轮毂处平均风速的故障特征相比,考虑风速时空分布差异后,永磁风力发电机绕组不对称故障特征中含有3kP(k为整数,P为叶轮转频)为主的调制频率;叶轮不平衡故障特征频率除P和3kP外,还出现了P与3kP的耦合调制;复合故障下频率成分会更复杂。

基于等效风速的双馈风力发电机动偏心故障特性分析

文章综合考虑了自然条件下风剪切和塔影效应造成的风速时空分布差异问题,研究如何更好地辨识实际工况下双馈风力发电机气隙偏心的故障特征。首先对气隙偏心故障特征进行理论分析,推导得到了考虑风速时空分布差异时,偏心故障导致的发电机电磁特性变化规律;最后进行了仿真研究和实验验证。实验结果表明,风速时空分布差异会导致气动转矩产生波动,最终引起发电机电磁参量和风速分布参数的耦合,产生新的故障特征。研究结果完善了双馈风电机组故障诊断理论,对实际故障诊断有一定的理论参考价值。

基于风速时空分布的风电机组定子绕组短路和叶轮不平衡复合故障特性分析

综合考虑由风剪切和塔影效应引起的叶轮扫掠面内风速时空分布,研究了定子绕组匝间短路和叶轮不平衡复合故障对双馈风力发电机组转子电流的影响。首先,建立风速时空分布模型(等效风速),推导叶轮不平衡故障、定子绕组匝间短路故障和复合故障下转子电流的解析表达式及其变化特性。然后,在Matlab/Simulink建立双馈风力发电机组故障仿真模型,在能够模拟等效风速转速特性的风电机组故障模拟实验台完成了实验测试与研究。理论推导、仿真分析与实验研究结果表明:考虑风速时空分布后,定子绕组匝间短路故障时转子电流中含有3kp(P为叶轮转频)的调制频率;叶轮不平衡故障时转子电流有P、3kP及其耦合调制频率(3k±1)P;复合故障时转子电流在基频以及(2±s)f处有调制频率P、3kP和(3k±1)P。在该文中使用等效风速替代平均风速,更贴合自然界中风电机组实际运行状况,可为实际风电机组运行特性分析提供参考。

基于HHO-CNN的轴承故障诊断方法研究

轴承是传动系统重要的支撑部件,也是整个系统的薄弱环节,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)强大的特征提取和学习能力为轴承运行状态模式识别提供了可能性.针对CNN处理多分类模式识别过程中,由超参数问题引起的准确率低、收敛速度慢等问题,提出了一种基于哈里斯鹰优化(Harris hawks optimization,HHO)算法优化的CNN分类模型.首先,对不同故障类型和故障程度轴承故障数据集进行划分,初始化CNN模型参数;然后,使用HHO算法对CNN模型的超参数空间进行优化,计算适应度值并获取全连接层的单元数量和迭代次数;最后,利用优化后的CNN模型对轴承数据集进行模式识别.通过不同故障类型和故障程度轴承实验数据验证,表明HHO-CNN模型可以使得全连接层的单元数量和迭代次数迅速收敛,及时准确调整CNN的网络参数,提升分类器的性能,提高了故障模式识别准确性,增强了模型的稳定性.

基于WPT-ESCDE的电气设备运输车轮对轴承故障特征提取方法

变压器等电气设备的吊装、转运环节是疏于监控的薄弱环节,极易发生机械冲击引起的二次损伤,而轨道运输车的轮对承载特性及轮对轴承运行状态关乎运输安全。综合考虑轨道运输车轮对轴承运输环境,分析振动信号中存在的主要成分及特征,提出一种基于小波包-包络谱相关散布熵(WPT-ESCDE)的故障特征提取方法。首先,对振动信号的离散时间序列进行小波包分解,并对小波包子带系数进行重构;其次,对每个小波包子带计算平方包络谱,得到离散频率序列,将得到的小波包子带包络谱离散序列看作广义时间序列进行相关分析,得到包络谱相关函数;最后,计算包络谱相关函数的散布熵,筛选最优小波包子带序列进行特征提取。通过仿真分析和QPZZ-Ⅱ旋转机械故障模拟实验台实测信号验证了所提方法的有效性。

定子绕组匝间短路对发电机定转子径向振动特性的影响

分析了定子绕组匝间短路故障时发电机定转子径向振动特性,首先分析定子绕组匝间短路后气隙磁场变化特征,计算得到气隙磁密、气隙磁导和气隙磁场能量的表达式,然后得到作用于转子的不平衡电磁力特性和作用于定子的脉振电磁力特性,最终得到定转子径向振动特征。并实测了 MJF-30-6 型模拟发电机定子绕组匝间短路时定转子径向振动信号,与理论分析结果基本吻合。另一方面也揭示了诸如绕组短路的电气故障与发电机机械振动之间的关系,指出了发电机径向振动特征与发电机电参数一样,也可作为诊断发电机绕组故障的依据。

同步发电机转子匝间短路故障时励磁电流谐波特性分析

发电机正常运行时 ,电枢反应磁场与转子同步旋转 ,转子绕组不会感应附加谐波电流。当发生转子匝间短路故障时 ,气隙主磁场出现谐波 ,通过分析各次谐波的电磁特性 ,得出当谐波次数与发电机极对数满足一定关系时 ,电枢反应磁场与转子不同步旋转 ,从而在转子绕组中感应附加谐波电流 ,并给出谐波频率与气隙主磁场谐波次数、发电机极对数、转子机械转数的关系表达式。实测了MJF 30 6型同步发电机转子匝间短路故障时的励磁电流数据 ,结果表明 。

转子匝间短路对发电机定转子振动特性的影响

分析了转子匝间短路故障时发电机定转子径向振动特性。具体过程为首先分析短路后气隙磁场变化,计算得到气隙磁导和气隙磁密的表达式,然后得到作用于转子的不平衡力特性和作用于定子的脉振电磁力特性,最终得到定转子径向振动特征。对于转子,故障将激发工频振动;对于一对极发电机的定子,2倍机械转频振动下降;对于多对极发电机的定子,工频、2倍频振动增加。同时实测了SDF-9型、MJF-30-6型发电机振动信号,测试值与理论分析结果基本吻合。

气隙偏心对汽轮发电机定转子振动特性的影响

分析了气隙偏心故障时汽轮发电机定转子径向振动特征。首先通过分析发电机气隙偏心时气隙磁场变化,计算得到气隙磁导和气隙磁密表达式,然后得到作用于转子的不平衡电磁力特性和作用于定子的脉振电磁力特性,最终得到定转子径向振动特征。对于转子,静偏心将激发转子2倍机械转频的振动;动偏心将激发转子与转子机械转频同频的振动。对于定子,静偏心将激发定子2倍机械转频的振动;动偏心或动静复合偏心将激发定子1倍、2倍、3倍、4倍机械转频的振动。并实测了SDF-9型故障模拟发电机静偏心时振动信号,与理论分析结果基本吻合。

发电机气隙偏心时定子并联支路的环流特性分析

为了有效监测和诊断发电机主要的机械故障之一的气隙偏心故障,在分析发电机正常情况及气隙偏心故障时定子绕组并联支路环流特性的基础上,提出了一种基于环流特性的气隙偏心故障诊断方法。通过分析汽轮发电机在正常运行和气隙偏心故障时的气隙磁势、磁导、磁密,推导得到了发电机定子绕组各并联支路感应电势瞬时值和电势差的瞬时值表达式,然后结合静偏心、动偏心、动静复合偏心3种偏心故障下的气隙情况,具体分析了偏心故障下的定子并联支路环流的谐波成分特性及其与对应故障参数的变化关系,从而得到了定子绕组并联支路环流特性即故障使环流基频成分突出,环流值随偏心程度的加重而增大。实测SDF-9型故障模拟发电机气隙偏心故障时环流信号与理论分析结果基本符合。

基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方法研究

首先分析了传统离散小波变换在分解信号时的缺陷,根据非抽样小波变换的原理,提出一种基于提升模式的非抽样小波变换方法。然后根据滚动轴承故障特征,提出了基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方法,在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6305型滚动轴承正常情况、外圈故障、内圈故障时的振动信号,结果表明,与传统离散小波相比,该方法能更加有效地诊断滚动轴承的故障。

基于振电结合的高压断路器特征提取及分类方法研究

为了对高压断路器操作机构的工作状态进行较准确的评估,提高高压断路器机构的运行稳定性,提出了一种基于振动信号与电流信号结合的高压断路器信号特征提取和分类方法。首先通过对高压断路器分合闸线圈电流信号和振动信号的机理分析,提出利用时间节点参数作为特征向量,然后采用曲线斜率方法提取电流信号时间参数,利用基于短时能量的双门限法提取振动事件的时间参数,将两者的参数作为模式识别的特征向量。最后通过支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类结果表明:线圈电流曲线与振动信号相结合能够准确而全面地反映操作机构的运行状况,利用SVM可以快速准确的判断操作机构的故障类型,对于断路器的故障诊断和检修维护具有重要的意义。

基于定子振动特征的转子绕组短路故障识别

分析了汽轮发电机转子绕组匝间短路故障和转子不平衡故障时定、转子径向振动特征。当转子绕组匝间短路故障发生时,转子基频振动增加,定子二倍频振动减小;当转子不平衡故障发生时,转子基频振动增加,定子二倍频振动增加,不同于转子绕组匝间短路故障时的定子振动特征。在此基础上提出了基于定子振动信号的转子绕组匝间短路故障识别方法,与传统的单纯利用转子振动信号的诊断模型相比,可有效识别转子绕组匝间短路故障和转子不平衡故障。最后实测了SDF-9型故障模拟发电机定、转子径向振动信号,与理论分析结果基本吻合。