小电网中大型泵用笼型异步电动机的电容补偿起动

本文比较了小电网中大型泵用笼型异步电动机各种起动方式的优缺点 ,提出了并联电容起动的方案 ;给出了一套完整的电机起动参数、并联电容值的计算方法 ;通过计算机仿真得出并联电容后电机端电压、无功电流、功率因数等起动性能的改善 ;

基于改进转子端环参数计算的深槽笼型异步电动机启动特性仿真分析

为了更为准确分析深槽笼型异步电动机的启动性能,本文在考虑铁芯饱和、导条涡流、绕组端部电阻和电感的基础上,进一步考虑了转子铁芯、转子压圈及平衡环对转子端环电抗参数的影响,以及转子导条伸出铁芯部分对转子端环电阻参数的影响。建立了750kW深槽笼型异步电动机场-路-运动耦合时步有限元模型,对其启动特性进行了全面的仿真分析,分析了电动机在启动过程中电磁场、转子导条涡流的变化情况,计算了电机在启动瞬间的冲击电流和冲击转矩,并将仿真结果与试验值进行对比分析。结果表明:采用本文所提出的基于改进转子端环参数的计算方法和场-路-运动耦合时步有限元模型,得到的深槽笼型异步电动机启动特性的计算结果具有更高的仿真精度,为今后的深槽笼型异步电动机启动性能优化设计、运行维护及保护整定提供有效参考。

一种新型的笼型异步电动机转子故障在线监测和诊断方法

本文在分析了扩展的Park’s矢量方法的原理和不足的基础上 ,提出了一种通过将异步电动机定子三相电流从静止的 (a、b、c)坐标系转换至同步旋转的 (dc、qc)坐标系后 ,在新坐标系中对电流分量进行频谱分析以提取故障特征和进行诊断的有效方法。文章叙述了这种方法的原理 ,并与扩展的Park’s矢量方法进行了比较。该方法物理意义明确 ,对于复合型故障 ,更加有效可靠。理论分析和试验均证明了该方法的有效性。

笼型异步电动机转子断条故障检测新方法

计及实际电机本身所固有的非对称、气隙偏心、转子不对中及其它因素,进行高灵敏度、高可靠性的笼型异步电动机转子断条故障检测,是一个亟待解决并颇具工程意义的研究课题,该文即以此作为研究重心。首先完成了笼型异步电动机转子断条故障数字仿真与物理实验。通过分析仿真与实验结果,总结出在转子断条故障检测实践中保证其灵敏度与可靠性的原则及方法。在此基础上,首次将连续细化傅里叶变换、自适应滤波、转子齿槽谐波转差率估计、检测阈值自整定技术有机结合,形成了笼型异步电动机转子断条故障检测新方法。实验结果表明,该方法是切实可行的。

小波分析应用于笼型异步电动机转子断条在线检测初探

简单介绍了笼型异步电动机转子断条在线检测方法 ,指出如何正确区分电动机负荷波动与转子断条故障仍是一个亟待解决的突出问题。提出了一种基于小波分析的负荷波动判定方法 ,它可以对负荷波动进行准确定位 ,并反映负荷波动范围。同时 ,本文对应用小波分析提取转子断条故障特征分量的可行性进行了研究 ,结果表明小波分析对此是不适宜的 ,提取转子断条故障特征分量还必须依靠傅里叶变换方法。在此基础上 ,提出了一种基于小波分析、自适应滤波与连续细化傅里叶变换的转子断条在线检测新方法 ,其突出优点在于可以躲过负荷波动对转子断条在线检测的影响。数字仿真及实验结果证明该方法是切实可行的。

笼型异步电动机转子断条故障诊断方法

针对笼型异步电动机发生转子断条故障时,用于判定故障类型及其严重程度的定子电流信号中的边频信号容易被主频信号所淹没的问题,研究了一种基于Hilbert变换和支持向量机理论的笼型异步电动机断条故障诊断方法。首先进行了详细的理论推导,为该方法在断条故障诊断中的应用奠定了基础。然后设计并完成了一系列断条故障试验,取得了真实有效的故障数据。最后,将该方法应用于试验数据的分析与处理,结果表明Hilbert变换能有效提取到断条故障时定子电流信号中的故障特征量,而采用这些特征量训练得到的支持向量机分类模型则能在故障样本有限的前提下实现最优分类,将二者结合起来用于断条故障诊断的准确率高达98%。

笼型异步电动机转子断条在线检测方法

提出了一种基于希尔伯特变换与数字滤波的笼型异步电动机转子断条在线检测方法。首先对定于电流信号作希尔伯特变换并构造一新的信号，进而作数字滤波并判断负荷是否波动，最后进行频谱分析以判断转子是否存在断条故障。它的最大优点在于可以正确区分转子断条故障与负荷波动，这就大幅提高了转子断条在线检测的可靠性。数字仿真及实验结果表明该方法是切实可行的。

复合笼型转子异步电动机起动性能

针对复合笼型转子参数随转差率变化导致电动机性能参数难以计算的问题,基于Ansoft MAXWELL有限元软件,建立考虑转子旋转、饱和、涡流效应的"场-路-运动"耦合二维有限元模型,直接计算电动机在不同转差运行下的磁场分布,进而计算电动机性能参数。分析了复合层不同材料和厚度的选取对电动机性能有一定的影响,为电动机的优化设计提供参考依据;通过对电动机性能参数动态变化过程的分析,验证了复合笼型转子结构设计的合理性;通过对比计算结果和实验数据,验证此计算方法满足工程精度要求。

笼型异步电动机转子断条综合在线检测方法

基于快速傅里叶变换（ＦＦＴ）的定子电流信号频谱分析方法，被广泛应用于笼型异步电动机转子断 条故障的在线检测，其中自适应滤波、准确滤波、希尔伯特变换以及起动电流时变频谱分析方法是典型且 成功的。在回顾这些方法的同时，分析了它们的优缺点，并在此基础上，提出了一种转子断条综合在线检 测方法。数字仿真及实测结果表明该方法是正确有效的。

基于定子电流希尔伯特模式的笼型异步电动机转子断条在线检测方法

利用图形缩放技术 ,对笼型异步电动机转子正常及断条情况下的定子电流信号希尔伯特模式做了研究 ,并概括出内在规律。以此为基础 ,提出了一种基于定子电流希尔伯特模式的笼型异步电动机转子断条的线检测方法。

笼型异步电动机径向电磁力波的有限元计算

建立笼型异步电动机的场路耦合时步有限元模型,通过定子相电流仿真波形和实测波形的谐波比较验证有效性。基于该模型计算气隙磁通密度,进而利用经典的Maxwell应力张量法计算径向电磁力。气隙磁通密度和径向电磁力均随空间和时间变化,利用二维傅里叶分析分别求解它们的谐波;并探讨齿槽和转差率对磁通密度和径向电磁力的影响,以及磁通密度波和径向电磁力波之间的关系。将径向电磁力波和实测电磁噪声频谱进行了分析和对比,结果表明径向电磁力波的计算是合理有效的。利用本文方法计算的径向电磁力及其谐波可应用于在设计阶段对电磁噪声的分析。

基于气隙转矩的笼型异步电动机转子断条监测

提出了基于气隙转矩的鼠笼异步电动机转子断条故障在线监测方法。根据旋转磁场理论研究了气隙转矩在电机正常及转子断条运行状态下包含的谐波频率成分。当电机转子出现断条故障时 ,气隙转矩将会含有2 sfs谐波频率分量。通过对气隙转矩的计算处理 ,利用小波脊线提取气隙转矩中转子断条故障特征频率分量 ,克服了分析定子电流信号时的不足 ,实现了电机转子断条故障的在线监测。

笼型异步电动机新型直接转矩控制研究

在分析SPWM控制、矢量控制和传统直接转矩控制的基础上,提出了一种新型的直接转矩控制方法。其基本思想是:由定子磁通给定值、电磁转矩给定值与由状态观测器估算出的定子磁通、电磁转矩实际值进行比较,其差值作为控制算法输入量。控制算法以维持定子磁通为恒值和电磁转矩跟随给定值为条件,决定定子电流大小和相位,进而决定一个预期工作电压矢量。该方法使转矩波动大为减小,响应速度得到提高。

笼型异步电动机转子故障诊断技术综述

本文对多年来国内外关于笼型异步电动机故障诊断的方法的研究进行归纳 ,总结出两类诊断技术 :参数识别技术和信号分析技术 ,其中信号分析技术又有五种常用的方法 :定子电流检测技术、感应电压检测技术、转矩谐波检测技术、转速检测技术、轴向磁通和轴向振动检测技术。这些方法均由研究人员用实验验证 ,对检测转子故障是有效的。

基于小波包分析的笼型异步电动机转子断条在线检测方法

本文简单介绍了笼型异步电动机转子断条在线检测方法 ,指出如何正确识别电动机转子断条故障与负荷波动仍是一个亟待解决的突出问题。对应用小波包分析实现转子断条在线检测作了可行性研究 ,指出根据电动机定子电流信号的小波包分解系数完全可以检测转子断条故障。在此基础上 ,提出了一种新的基于小波包分析的转子断条在线检测方法 ,其突出优点在于可正确识别电动机转子断条故障与负荷波动。

笼型异步电动机能量回馈制动控制

本文分析了变频器实现异步电动机回馈制动的原理，提出了一种新颖的能量回馈控制方法和能量回馈电路，该方法具有能量回馈效率高、控制简单且不易发生逆变失败等优点，有效地抑制电动机制动时直流侧泵升电压。实验结果验证了该方法的正确性和有效性。

笼型异步电动机状态监测与转子故障诊断方法对比分析

笼型异步电动机广泛应用到工农业生产领域 ,转子故障是其主要的故障形式。本文针对笼型异步电动机转子故障的几种诊断方法 ,分析了他们各自的优缺点 ,阐明了检测异步电动机转子故障的关键所在 ,并针对异步电动机转子故障诊断的复杂性提出了相应的对策。

基于DSP的矿山抢险排水用大功率笼型异步电动机控制系统的研究

文章提出了一种矿山抢险排水用大功率笼型异步电动机控制系统的设计方案。该方案集并联电容启动、保护控制于一体,硬件采用DSP TMS320F2812作为数据采集和处理芯片,软件采用傅立叶滤序算法处理数据,并根据数据处理结果对电动机实施各种保护控制。

基于精简四阶累积量MUSIC与混合遗传算法的笼型异步电动机转子断条故障检测新方法

将精简四阶累积量(Streamlined Fourth-Order Cumulants,SFOC)多重信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)与混合遗传算法(Hybrid Genetic Algorithm,HGA)结合,提出一种新型异步电机转子断条检测方法。利用基于四阶累积量的MUSIC可有效抑制噪声,扩展信号阵元,改善频谱估计性能,以高频率分辨率提取定子电流信号中的转子断条故障特征分量及主频分量的频率;利用混合遗传优化算法估计各频率分量的幅值和初相位。为提高算法的快速性,根据四阶累积量矩阵构成规律,提出一种改进方法去除矩阵数据冗余,极大减小了计算量;针对遗传算法易早熟和后期收敛较慢的缺点,引入单纯形法。仿真与试验验证了新方法在低信噪比和短时采样时间情况下仍具有较高的频谱分辨率和估计精度。最后与FFT、MUSIC-SAA法进行了比较,证明了其优越性。