电机电流分析法在测控天线传动系统故障诊断中的应用

分析了天线传动系统影响电机电流特性的因素，提出了天线正常跟踪卫星以及电机启动、制动时的电流特性标准，利用电机电流分析法对测控天线传动系统的周期性故障、阻尼增大故障以及系统级故障进行定位判断。结果表明，电机电流分析法可以作为天线传动系统故障诊断的一种有效手段。

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。

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。

电流法在天线传动系统故障及跟踪性能分析中的应用

分析了天线传动系统影响电机电流特性的因素。提出了天线正常跟踪卫星的电流特性标准,电流在6 A以下属于正常范围。利用电机电流分析法,对测控天线传动系统的周期性故障、阻尼增大故障以及系统级故障进行定位判断,提出了产生故障的因素。同时,分析了上述三类故障对测控天线的跟踪性能的影响。结果表明,电机电流分析法可以对天线传动系统的故障进行预判断,有效避免系统级故障的发生,确保天线运行在良好的跟踪状态。

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。

基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法

齿轮故障诊断一般采用振动信号进行故障特征提取,但振动诊断法不便于安装传感器,易受环境和噪声影响.电机本身具有传感器的特性,定子相电流等信号能够反映负载转矩的变化.因此,针对由电机驱动的齿轮传动系统,提出了一种基于电机定子相电流分析的齿轮无损故障诊断方法.推导了电机定子电流如何反应负载转矩的特性,并分析了齿轮正常与故障状态下定子电流的频谱特征,发现可通过观察边频带的出现来判断齿轮发生局部式故障.通过Matlab对故障诊断原理进行了仿真验证,在实验平台上结合频谱分析成功检测出了齿轮断齿故障.

基于电流振动双信号的大型潜水电机偏心故障诊断（英文）

气隙偏心故障在大型感应电机的运行操作过程中是一种常见的故障形式,潜水电机尤为更甚。针对实际工程中的偏心形式,通过仿真计算转轴挠度,提出弧偏心模型。本文以一台1200kW的潜水电机为研究对象,构建弧偏心模型,进而分析研究定子故障电流。采用三维有限元法来分析计算由气隙磁场作用在转子表面所产生的不平衡磁拉力,并提取在不同偏心度情况下的磁拉力幅值。为了有效检测出弧偏心故障,本文提出基于振动信号的频谱以及定子电流特征信号相对比的检测方法,并通过仿真验证了双信号检测方法的有效性。

基于ICEEMDAN方法和频率解调的行星齿轮箱故障电流信号特征分析

为了从电流信号中准确地提取行星齿轮箱故障特征,提出了基于改进自适应噪声完备集合经验模式分解和频率解调分析的故障诊断方法。通过改进自适应噪声完备集合经验模式分解将感应电机电流信号自适应地分解为一系列本质模式函数;根据故障频率调制供电频率的特性,以瞬时频率最接近供电频率为优选原则,优选出含有故障信息的本质模式函数作为敏感分量;并对敏感分量进行频率解调,通过频率解调谱诊断行星齿轮箱故障。齿轮箱试验分别采集太阳轮、行星轮以及齿圈三种局部故障状态的电机电流信号;信号分析结果表明该方法不仅可以减小定子电流噪声的影响,而且可以有效地提取复杂信号中的故障特征频率。

基于卡尔曼滤波融合的电机电流高精度检测与处理

根据同步采样下跟踪系统电机电流波动规律,推导出基波电流可以等效为载波中点和起点处电流采样值,并分析了同步采样与非同步采样下电流谐波,得出同步采样可以有效减小载波二倍频率谐波及高次谐波。针对跟踪系统在高仰角跟踪时,电机电流大变化剧烈,电流检测精度下降的情况,将不同量程不同精度的电流传感器应用于电机电流检测中,使用集中式卡尔曼(Kalman)滤波融合技术融合多传感器电流数据,在传感器量程内实时地获得了较高的电流检测精度,避免了传统滤波算法带来的电流滤波延时。

基于电流峰面积及时间特性的隔离开关故障诊断系统设计

为了实现高压隔离开关机械故障诊断,设计了电机电流检测系统并实时采集了GW4B-252 DW型隔离开关分合闸过程中的电流信号,分析了隔离开关分合闸不到位、运动部件卡涩等机械故障情况下的电机电流信号特征,提出了基于电流峰面积分析和时间特性对比的隔离开关机械故障诊断流程。研究结果表明,当隔离开关发生机械故障时,驱动电机电流波形发生畸变,对应的电流峰面积和时间特性发生明显改变,由此可判断出相应的故障类型。该方法具有广泛适用性,从而可提高设备运行的可靠性。

基于MCSA的齿轮传动系统故障检测仪设计分析

基于电机电流特征分析(Motor Current Signature Analysis,MCSA)的齿轮故障诊断技术,以电机定子电流为切入点,可以检测机器以及电机中的机械故障和电气异常,对系统不会造成任何干扰。同时,基于单片机构进行故障检测设计,结合频段和功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)数据判断齿轮故障。

基于电机驱动系统的齿轮故障诊断方法对比研究

电机的电磁转矩、定子电流等信号可以反映负载转矩的变化,故而在采用电机驱动的齿轮传动系统中,可直接利用电机本体作为传感器来实现齿轮故障的无损诊断。建立了电机、齿轮一体化机电系统模型,对电磁转矩分析法(ETSA)和电机电流特征分析法(MCSA)的故障诊断原理进行了分析与仿真验证,发现电磁转矩信号不受电流基波的影响,更能直观地体现出故障信息;且故障特征在频域下比时域下更为明显。实验平台综合对比了不同转速和负载转矩下两种方法的诊断效果。结果表明两种方法均受转速和负载转矩影响较大,低速重载有利于故障诊断的进行;但ETSA比MCSA适用的转速范围更广。

基于电机驱动系统的齿轮故障诊断方法综述

齿轮故障诊断技术对减少工业事故所造成的人员伤亡和经济损失具有重要的意义。首先介绍了振动诊断法和噪声分析法,然后重点对基于电机驱动系统的齿轮故障诊断方法做了综述。振动诊断法和噪声分析法属于常用的齿轮故障诊断方法,这两种方法分别需要安装振动传感器和声音传感器,齿轮传动机构结构紧密而且构造复杂,安装机械传感器多有不便。电机电流特征分析法、负载转矩特征分析法和运动误差辨识法是基于电机驱动系统的无创诊断方法,电机电流、负载转矩以及运动误差信号都承载有齿轮的故障信息,电机电流信号可以从电机驱动器处获得,负载转矩和运动误差信号借助于辨识器也可以从驱动器处获得,避免了安装机械传感器的需求。同时分析了各种诊断方法的优缺点,总结现有研究成果及有待解决的问题,展望了未来的研究方向。

油田高压电机综合故障诊断技术研究

HSE管理体系中,高压电机的安全运行具有重要的作用。通过振动监测高压电机运行状态的传统方法是采用3个单轴加速度传感器进行数据采集,故障诊断的准确性有待提高。将三轴加速度传感器应用于高压电机轴承的振动分析,实现3个方向的振动数据同时采集,简化了测试方案,提高了测试结果的准确性。分析了电机典型故障与电机电流频谱的对应关系,结合振动分析法对高压电机定、转子电气和机械运行状态进行监测和故障预警,从而保证油田高压电机的安全高效运行。

舰艇中频发电机组的故障诊断

本文主要介绍运用电机电路分析(MCA)技术,使用电机故障检测仪测量中频电机转子阻抗、倍频、绝缘等参数,通过与原始数据或相同型号电机数据对比等方法,监测电机状态。以及探讨红外热成像、电机电流信号分析(MCSA)方法在中频发电机组故障诊断中的综合运用,提出检测中频电机故障的新方法。

基于MCSA的不同滑动轴承摩擦特征分析

利用电机电流信号分析法对滑动轴承的摩擦状态进行监测,可预防滑动轴承的磨损以免影响加工精度。选择单一摩擦副中不同材质的滑动轴承为实验对象,以电机输出电流作为分析对象进行摩擦特征量的提取。利用电流信号的经验模态分解分析各频带的非线性特征,提取包含摩擦信息的特征值,以此作为分析与监测滑动轴承摩擦状态的特征量。结果表明:采用该方法监测的不同材质滑动轴承的摩擦特征信号在不同时间尺度上的变化体现出一致的摩擦规律。利用改进能量熵验证了该方法的监测精度,该方法可避免研究摩擦系统复杂的非线性特征,可为分析滑动轴承的磨损状态提供新思路。

大型异步电机转子状态监测与故障诊断

研究了电机转子断条故障诊断的基本原理,提出了基于DSP和ARM的新颖双处理器的电机状态监测与故障诊断系统。采用电机电流频谱分析(MCSA)的方法提取电机转子故障特征分量,仿真和实验结果表明,本系统能够及时准确检测出电机转子断条故障,验证了系统硬件设计和故障诊断算法的有效性。

异步电动机滚动轴承外滚道故障诊断新方法

针对现有电机电流信号(MCSA)诊断技术不能有效地对外滚道进行识别,且在电机空、轻载工况下仍面临着难以有效识别的难题,现拟研究一种利用多个转频脉宽调制成分对外滚道进行识别的新方法。并与其它以MCSA为基础的诊断方法进行对比,得出结论此方案关注的是故障对转频调制成分的影响,不仅能对微小的外滚道故障进行诊断,还能在感应电机的空载或轻载工况下发挥作用。

基于MCSA的数控机床伺服电动机故障诊断研究

针对数控机床异步型伺服电动机的典型故障,分析了故障与反映在其定子电流频谱上的特征频率之间的关系。采用电机电流分析法(MCSA),以LabVIEW软件为平台,结合National Instrument公司的PCI-6251型数据采集卡,实现对数据的采集、存储、分析处理。通过仿真实验表明该系统可实现对数控机床伺服电动机的故障诊断。