基于感应电机启动电磁转矩Hilbert-Huang变换的转子断条故障诊断

该文提出了一种感应电机转子故障诊断新方法。当感应电机转子出现断条故障时,转子绕组的不对称将会使电磁转矩谱中引入2sfs(s为转差率,fs为电网频率)谐波分量。利用Hilbert-Huang变换中经验模态分解(EMD)方法对启动电磁转矩信号进行了分解,得到若干本征模态函数(IMF)。通过计算包含故障信息的IMF分量的瞬时频率,可以检测出转子断条故障。同时,根据包含故障信息的IMF的幅值可以进一步判断出转子断条根数。实验结果证明该方法是可行的。

基于自适应随机共振的异步电动机转子断条故障检测

异步电动机转子断条故障检测属于强噪声背景下故障的微弱信号检测问题。由于不同转差率下电机具有不同的转子断条故障特征频率,给随机共振最佳系统参数调节增加了难度。针对上述问题,在已有Hilbert模量法的基础上,提出了基于自适应随机共振的异步电动机转子断条故障检测方法。通过应用小波消噪、随机共振技术,改进了转子断条故障特征信号的检测灵敏度。随机共振参数的自适应调节进一步增强了该方法的实用性,与传统方法相比,该方法在各种情况下尤其是在噪声强度、电机类型及运行状况未知时,仍能有效检测转子断条故障,具有较好的自适应性。数值仿真和实验分析证明了该方法的有效性。

相关性消去法诊断变频电源笼型电机转子断条故障

由变频电源驱动的鼠笼电机转子故障时,在变频器输入端的电流频谱中会出现以载波频率为中心,按某特定频率间隔分布其左右的故障边频。指出该故障特征容易被附近的频率分量湮没,且当低频或轻载运行时,故障特征的提取变得更加困难。针对这一问题,提出根据变频器输入、输出以及载波频率构造参考信号,利用相关性消去法滤除湮没故障特征的频率分量,使变频电源供电的转子故障特征在频谱图上凸显。实验结果表明:方法具有较强的故障辨识能力,在变频器低频或轻载的场合同样适用。系统只需采样单相电流信号和变频器的输入输出频率信号,方法简单,易于工程实现。

电机转子断条故障诊断方法探讨

通过综合国内外相关理论,对笼型异步电动机几种转子断条故障诊断方法进行了研究。仿真或实验验证结果表明,所有的方法对检测笼型异步电动机的转子故障是有效的。在此基础上讨论了转子断条故障诊断方法的发展趋势,为电机转子断条故障研究者提供了理论指导。

基于ESPRIT与Duffing系统的笼型异步电动机转子断条故障检测

旋转不变信号参数估计技术(ESPRIT)应用于笼型异步电动机转子断条故障检测时,其频谱分析结果中可能出现实际并不存在的虚假频率分量,从而影响检测效果。针对该问题,采用ESPRIT对定子电流信号进行频谱分析,从而获得定子电流信号的频率分量组成,然后利用Duffing系统对ESPRIT频谱分析结果做进一步处理,以辨识并摒弃其中的虚假频率分量,从而保障笼型异步电动机转子断条故障检测的效果。仿真与实验结果验证了所提方法的有效性。

基于BP网络的异步电机转子断条故障的自动识别方法

提出了一种以扩展Park矢量方法为故障特征提取手段、利用BP网络的模式识别功能自动诊断异步电机转子断条故障的新方法。该方法消除了故障信号中基频成分对断条故障特征分量的“湮没”影响,同时实现了故障的自动识别,免去了人为介入。故障诊断实例表明:该方法具有良好的有效性和准确性。

基于Duffing系统和扩展Prony算法的异步电动机转子断条故障检测

针对异步电动机经常发生的转子断条故障,提出一种Duffing系统与扩展Prony算法相结合的检测方法。利用Duffing系统对初始参数的敏感性准确提取定子电流信号中的故障特征分量,但Duffing系统无法对故障特征分量幅值进行有效估计。为解决该问题,提出利用扩展Prony算法确定各故障特征分量的幅值和初相角。仿真和实验结果表明所提方法切实可行,且算法简单、结果直观。

小波包分析在电机转子断条故障信号处理中的应用

针对笼型异步电动机转子断条故障信号的处理,采用基于小波包分析的转子断条故障信号处理方法进行故障检测.该方法突出特点在于多分辨率多尺度分析故障特征信号,能够准确识别故障特征信号.结果表明:根据电动机定子电流信号的小波包分解系数能够有效地检测转子断条故障信号.

小波分析在电机转子断条故障诊断中的应用

介绍了小波分析在电机转子断条故障中的应用。通过对实际的实验数据进行传统的FFT变换,以及应用小波分析的连续幅值Morlet小波变换,扩展park矢量融合电流小波分析进行研究,小波分析具有良好的时频局部化特性,克服了傅里叶变换不能对信号在时域上进行局部化分析的缺点,能有效提取故障点信息,为问题的解决提供了有效的途径。

一种新型电动机转子断条故障诊断方法

针对传统的谱分析理论存在因加窗和截断造成频谱泄漏、谱分析困难等问题,提出了一种基于AR模型和LMS自适应陷波的电动机转子断条故障诊断方法。该方法采用LMS自适应陷波滤除定子电流基波分量,再进行AR参数模型谱估计,可精确检测出故障特征量的幅值和频率,为电动机转子断条故障的检测提供了一条新途径。

小波包频带-能量重构的异步电动机转子断条故障诊断

基于定子电流信号对异步电动机进行故障诊断时,其转子断条故障特征频率分量常被电流的基频分量淹没。尽管小波变换具有频率越高,相应的时间分辨率也越高的特点,但频率域上的分辨率却降低成了它的弱点。而小波包技术能同时对上一层的低频部分和高频部分进行细分,并根据被分析信号的特征,自适应的选择相应的频段,使之与信号频谱相匹配,从而提高时域分辨率。用小波包分析法对所采集信号处理,可作为电动机故障诊断输入特征向量的分解后的频段能量特征值。实验表明,采用小波包技术可快速、准确地诊断出电动机故障,其效果良好,也为电动机故障在线实时诊断提供了理论依据。

基于旋转滤波-矩阵束的异步电机转子断条故障诊断

现有异步电机故障诊断技术存在短时数据分辨率低、硬件开销大等缺点。针对这一问题,提出一种基于短时数据的旋转滤波-矩阵束的异步电机转子断条故障诊断新方法。利用矩阵束算法抗噪性能强的优点,准确求出定子电流基频成分,并通过逆、正同步旋转变换,剔除了定子电流中的基频成分。利用矩阵束算法准确估算定子电流故障信号的频率和幅值,突破传统基于快速傅里叶变换(FFT)分析算法分辨率不足的限制。仿真和电机试验共同表明:旋转滤波-矩阵束算法可以在短时数据的基础上准确辨识转子断条故障。

基于扩充Prony算法的感应电动机转子断条故障诊断

检测感应电机转子断条故障及故障程度的关键在于查找定子电流谱中频率为(1±2s)f的间谐波含有率。传统的谱分析由于加窗和截断带来的频谱泄漏,使特征谱难以辨识,采用现代谱估计中的扩充Prony算法,基于定子电流信号的AR参数估计,计算信号的谱线构成,依据故障电机稳态运行时的定子电流特征,选取合适的阶数,能够精确地检测到(1±2s)f故障特征分量的幅值和频率,回避了频谱泄漏问题,为感应电动机转子断条故障的MCSA检测法提供了一条新的途径。通过实验室实测算例验证了该方法的有效性,在电机空载和轻载运行时也能够准确地检测出故障特征信号,诊断出故障程度。

基于小波变换的电动机转子断条故障信号包络分析

介绍了基于小波变换的包络分析原理 ,将之应用于电动机定子电流的处理。

互高阶谱MUSIC法在异步电机转子断条故障诊断中的应用

针对电机断条故障特征频率分量易被基波分量泄漏及噪声淹没而无法准确检测的缺点,提出了一种基于互高阶累积量的多信号分类法MUSIC的异步电动机转子故障特征提取方法。将故障信号进行空间分解,根据正交子空间的特性,有效地提取出转子故障特征分量。仿真和实验结果表明,该方法在对电机转子断条故障检测时,在不需要对分析数据进行整周期采样前提下,能准确检测出转子故障时电流中的故障特征成分,证明了该方法的有效性。

基于参数优化变分模态分解的交流变频电机转子断条故障识别方法

该文提出一种基于变分模态分解(VMD)和Park变换的交流变频电机早期转子断条故障识别方法。重点对低速状态下电机早期断条故障特征频率识别展开研究,基于电流信号特点结合萤火虫优化算法(FA)设定变分模态分解参数,进一步强化其自适应分解能力,并在此基础上获取三相电流的基频分量信息,通过Park变换检测早期故障特征。仿真与实验结果表明,该方法检测电机早期转子断条故障特征优于经验模态分解(EMD)方法,并可实现故障特征频率的早期定位,这对电机的故障辨识和预警具有重要支撑意义。

笼型高压感应电动机转子断条故障的技术处理

一种意大利ITALIANO制造厂生产的笼型高压异步电动机,笼条两端各伸出铁心形成“排热风扇”,自使用后故障频出,笼条端部出现开裂断条和缺口,且正常运行噪声大,对其原因进行探讨,提出了有效地技术改造措施。

交流电机转子断条故障程度诊断方法的研究

转子断条故障程度检测包括转子断条数目检测和断条时间的检测。M ATLAB仿真证明,对重构后的特征能量系数做快速傅里叶变换可以得到特征频率值和故障特征量的幅值,由此可推断出转子断条故障程度的相关信息,为故障程度判断提供依据。

起动状态下异步电动机转子断条故障检测的小波脊线方法

对异步电动机转子发生断条故障后所产生的特征频率分量进行了分析,揭示了其在起动过程中的变化过程,提出了在起动过程中检测转子断条故障的小波脊线方法。

负载波动下感应电动机转子断条故障诊断

针对波动负载下感应电动机转子断条故障特征提取与状态识别问题,研究一种基于瞬时功率与离散小波的波动负载下感应电动机转子断条故障提取方法,并给出了明确有效的检测判据。该方法计算电动机瞬时功率,进行离散小波分解并提取特征频段能量,并通过比较瞬时无功功率中特征频段的小波能量幅值Eq与瞬时有功功率中相应频段的能量幅值Ep的大小形成诊断判断。创建了以随机森林为基分类器的集成分类器,提高负载波动下感应电动机转子断条故障识别的精确性。通过实验验证了该方法及其新判据的有效性。