基于相位差的轴向磁通无铁心电机早期轻微匝间短路故障诊断

针对轴向磁通定子无铁心电机早期匝间短路故障问题,提出一种基于零序分量和定子电流分量相位差的轴向磁通定子无铁心电机的早期匝间短路故障诊断和定位方法。首先,根据定子绕组电感极小的特点建立了匝间短路故障数学模型;其次,对故障前后的短路电流、相电流、零序分量等进行了傅里叶分析,通过零序电压基波幅值变化对匝间短路故障进行识别;最后,通过对比零序电压基波与定子三相电流初相位差来进行故障相定位。结果表明,匝间短路故障相的相电流基波初始相位与零序电压基波初相位差的绝对值近似180°,而健康相的相位差与180°相差较大。基于相位差可以实现轴向磁通无铁心电机早期匝间短路故障的诊断与定位,为永磁电机的匝间短路故障诊断提供了参考。

基于开口变压器法的交流电机定子非激励相绕组匝间短路检测研究

为了解决交流电机定子绕组中线圈绝缘损伤引起匝间短路故障无法准确、快速定位的问题,提出将检测转子绕组匝间短路的开口变压器法移植到检测交流电机定子绕组匝间短路,定子单相添加激励源,非激励相绕组设置故障点,开口变压器检测故障点所在槽,分析故障前后开口变压器绕组感应电动势的变化。首先阐述开口变压器检测定子非激励相的工作原理,分析正常和故障状态下通过开口变压器铁心漏磁通的表达式,进一步得到开口变压器绕组感应电动势表达式,获取故障变化规律。随后建立交流电机电磁仿真模型,进行仿真分析,最后用一台定子样机进行实验验证。结果表明:故障状态下,随着故障程度的加深,故障点所在槽的开口变压器感应电动势随之减小,证明了开口变压器可以作为离线检测交流电机定子非激励相绕组匝间短路故障的有效手段。

电动汽车永磁同步电机匝间短路检测算法仿真

当电机出现匝间短路故障时,电机内部电阻会大幅度降低,电流突增,造成其余元件功率过大问题。若不能及时监测该故障电机将会导致二次损坏。但是,由于短路故障具有瞬时性,其特征获取难度较大。为此提出电动汽车永磁同步电机匝间短路故障检测方法。构建驱动汽车的永磁同步电机模型,依据当永磁同步电机模型处于匝间短路故障状态时,基波电流与正序电流的制约关系失效的原理,提取电机匝间短路故障特征。基于此利用粒子群算法-最小二乘支持向量机(Particle swarm optimization-Least Squares Support Vector Machine,PSO-LSSVM)获取故障检测结果,实现电动汽车永磁同步电机匝间短路故障的检测。实验结果表明,研究方法在任意时刻检测到的负载力矩均与实际值吻合,且输出的电机残余能量具有较高可靠性,说明了上述方法具有较强的可应用性。

基于二维CNN与多源机电信息融合的同步电机转子匝间短路故障诊断方法

为提高同步电机转子绕组匝间短路故障的诊断准确率,以一台型号为SDF-9的一对极同步发电机为研究对象,提出了一种基于二维卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)与多源机电信息融合的匝间短路故障诊断方法。首先选取故障前后的定子环流、转子振动、定子振动信号为故障特征,采用信号-图像转换方法将一维时序信号转化为二维灰度图像。其次将处理后的图像分别作为二维CNN模型的前置输入进行训练。最后采用D-S证据理论将3种证据体的输出概率进行决策融合。结果表明:该方法消除了单一信号易受传感器故障及环境变化的影响,故障诊断准确率显著提高,并与其他传统故障诊断算法的诊断结果进行对比分析,验证了此方法的有效性。

基于阶跃激励响应的牵引电机定子早期匝间短路故障诊断方法

为了实现对牵引电机定子绕组匝间短路早期故障的可靠诊断,文章提出了一种基于阶跃激励稳态响应电流的故障诊断方法。首先根据牵引电机三相定子绕组匝间短路模型,对定子绕组任意两相施加阶跃激励,推导出3种情况下的响应电流表达式,并依据响应电流稳态值的变化特征提出新的故障特征分量;然后,搭建故障电机仿真模型,分析短路电阻和短路故障严重程度对响应电流的影响,研究故障特征分量对早期匝间短路故障诊断的有效性与可靠性;最后搭建试验平台,分析当电机固有不对称时,匝间短路故障对故障特征分量的影响。仿真与试验结果表明,该故障特征分量可以表示早期的匝间短路故障及其严重程度,并且能滤除电机固有不对称的影响。基于阶跃激励稳态响应电流的诊断方法操作便捷,结果可靠性高,对保护牵引系统的安全具有极大意义,且具备极大的工程应用价值。

基于d-q变换及WOA-LSTM的异步电机定子匝间短路故障诊断方法

为了实现对异步电机定子绕组匝间短路故障的可靠在线诊断,提出一种基于d-q变换及鲸鱼优化算法(WOA)优化的长短期记忆网络(LSTM)的故障诊断方法。通过理论推导可知,d-q变换可有效提取定子电流中的特征频谱数据。采用鲸鱼优化算法对长短期记忆网络中的3个关键参数进行优化,建立WOA-LSTM故障分类模型。为了验证基于d-q变换和WOA-LSTM故障诊断方法的有效性,分别以小波变换、快速傅里叶变换及d-q变换提取电流频谱数据作为输入数据集,以一台YE2-100L1-4型异步电机为实验对象进行实验验证。研究结果表明:相比于小波变换及快速傅里叶变换,采用d-q变换能更准确的提取出定子电流中的故障特征,更精确地反映电机故障状态,有助于提高故障分类准确率;相比于传统的LSTM算法,经WOA优化后的LSTM算法分类准确率可达98.3%,能可靠地实现不同程度匝间短路故障的诊断。

基于卷积神经网络的牵引电机定子绕组匝间短路故障诊断

为实现牵引电机定子绕组匝间短路故障诊断,提出一种基于一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1D-CNN)的故障诊断方法。首先对电机健康状态、不同相发生匝间短路故障及不同故障严重程度下的定子电流进行三层小波分解,得到小波分解高频系数和低频系数;求取小波分解系数的二范数,作为电机电流的特征;设计并训练1D-CNN,将训练好的1D-CNN作为分类器,实现牵引电机定子绕组匝间短路故障“端到端”的智能诊断。设计并搭建异步电机定子绕组匝间短路故障诊断实验平台。实验结果表明:所提方法可以准确有效诊断出轻微的匝间短路故障。在闭环控制下,电机发生1匝短路故障时,诊断正确率达到90.5%,并能够有效区分故障相。

感应电机匝间短路暂态分析及实用辨识方法

感应电机匝间短路是常见的故障类型,可能引发相间短路或接地短路,严重影响系统稳定性。针对电机匝间短路暂态分析及辨识问题,基于匝间短路模型分析了故障期间定子电流、电磁转矩、转速的暂态特性,研究了不同故障支路电阻与短路绕组系数对短路电流的影响。在此基础上,提出了一种以电流矢量为特征量的匝间短路实用辨识方法,最后通过一台1600 kW感应电机验证了方法的有效性。

多三相分布式绕组和集中式绕组永磁磁阻电机对比研究

利用磁阻转矩替代永磁转矩,永磁磁阻电机可减少永磁用量,以较低的成本实现相同的性能,该电机在相关行业应用正愈发得到重视。得益于较低的永磁磁链,该类电机短路电流小,非常适合容错设计。电机运行性能和容错能力与绕组紧密相关,因此该文研究了两台分别采用分布式绕组和集中式绕组的多三相永磁磁阻电机,两台电机基于相同性能指标进行设计加工。通过深入的有限元仿真和实验测试,比较了两台电机的反电动势、最大转矩电流比(MTPA)曲线、输出转矩以及不同故障模式下的故障行为和容错能力。结果表明,对于中低速应用场合,采用集中式绕组永磁磁阻电机较之分布式绕组结构具有更好的容错表现。

基于d-q理论的双馈异步电机定子匝间短路故障诊断方法

为实现双馈异步电机定子绕组匝间短路的早期故障诊断,提出一种基于转子电流特征频率分量的故障诊断方法 .首先,通过分析故障后电机的电磁特性,得到故障后转子电流中会产生特征频率分量的结论 .然后,通过对转子单相电流进行特殊的相移构造出三相电流,并对该组电流进行d-q变换,利用理论推导证明d-q变换后的直流分量幅值能够反映特征谐波的大小,将直流分量作为故障特征量进行双馈异步电机匝间短路故障的诊断.最后,依据有限元法建立故障前后电机的仿真模型,对不同工况下故障特征量的变化进行研究.结果表明:基于d-q理论提取的故障特征量与定子绕组的短路匝数呈正相关,且在转速变化和电压不平衡时也可有效诊断出匝间短路故障;通过设置合理的故障阈值可实现对双馈异步电机定子绕组匝间短路故障的精确辨识.研究结果可以为电机绕组匝间短路故障诊断提供参考.

匝间短路故障对永磁同步电机定子侧电流影响分析

定子绕组的匝间短路故障是永磁同步电机最为常见的故障之一,故障发生时被短路部分绕组中将会产生较大的电流,这将对电机的安全运行造成巨大威胁。为实现匝间短路的故障诊断,将分析匝间短路故障对电机定子侧电流的影响。通过有限元仿真和试验测试获取不同匝间短路严重程度下的定子侧电流,从电流不平衡度、负序电流和小波能量谱三个角度分析匝间短路故障对电机定子侧电流的影响。分析结果表明,当短路匝数增加、故障点接触电阻减小时,电流不平衡度、负序电流和小波能量谱中的D1频段能量变化率都将增大。因此,这三个指标的增加可以作为匝间短路故障的判断依据。

改进2D-CNN的永磁同步电机故障诊断分析

针对卷积神经网络在噪声环境中特征提取能力不足,导致永磁同步电机故障诊断出现准确率低、泛化能力差的问题,提出了一种改进二维卷积神经网络与混合注意力机制的故障诊断方法。该方法首先将采集的一维时序信号转换为二维灰度图;其次,改进多尺度特征提取模块,将该模块部分普通卷积替换为空洞卷积,以最大程度地提取到数据信号中的有效信息;然后引入混合注意力机制动态更新权重参数,强化故障特征,抑制噪声的干扰;最后使用分类器进行匝间短路故障诊断。实验结果表明:与其他方法相比,文中模型具有更好的准确性和鲁棒性;在各噪声背景下,本模型的准确率均在96%以上,表明所提方法具有较强的抗噪性能和泛化能力。

3#循环水551-K-01A冷却塔风机故障分析

根据型号为YAKK355-4WF1的电机在运行过程中内部引线与绕组焊接部位发生短路故障,对此进行深入剖析,得出故障原因并提出了解决措施,为今后电机的运行维护提供宝贵经验。

电机定子匝间短路故障诊断方法研究

三相异步电机定子发生匝间短路故障时,定子电流信号的频谱中会增加特定频率的故障特征。本文针对三相异步电机建立有限元模型并植入故障,采集定子电流信号并用FFT(Fast Fourier Transformation,快速傅里叶变换)提取电流中的故障特征,使用LSTM网络(Long Short-Term Memory,长短时记忆网络)进行预测表明,此方法针对定子匝间短路故障的识别准确率达93%,为该故障诊断提供了一种有效的方案。

基于判据融合的异步电动机定子绕组匝间短路诊断

为解决定子绕组匝间短路故障诊断中常见异常运行工况干扰的问题,提出一种基于判据融合的异步电动机定子绕组匝间短路故障诊断方案。首先,考虑到故障特征之间的关联性,提出一种以电流特征为主、电压特征为辅的融合判据;然后,通过融合判据对定子绕组匝间短路故障及故障相进行诊断;最后,通过仿真实验证明了该方案的有效性。

多通道电流信号深度特征融合的开关磁阻电机故障诊断研究

提出一种基于卷积神经网络(convolution neural networks,CNN)与Transformer结合的新型深度学习框架1D-Uniformer(one dimensional unified transformer),解决开关磁阻电机高阻接触故障和相间短路故障的分类识别问题。搭建开关磁阻电机故障诊断实验平台,在开关磁阻电机定子绕组上设置高阻接触故障和相间短路故障,并通过非侵入式方法采集电机的三相电流信号;引入动态位置嵌入、多头关系聚合器和前馈网络对传统CNN进行改进,得到1D-Uniformer以充分提取高阻接触故障和相间短路故障的特征。实验结果表明:该模型在高阻接触故障和相间短路故障诊断方面均具有很好的分类效果,在18种故障状态下识别精度能达到100%,在不同的噪声强度下仍然具有较高的鲁棒性。

基于DITC的开关磁阻电机功率变换器容错控制方法

针对开关磁阻电机(SRM)功率变换器中开路故障和短路故障导致的相电流和转矩异常情况,提出了一种容错控制方案。通过分析转速波动的机械运动方程,设计了基于参考转矩补偿的开路容错控制算法,以应对开路故障带来的相电流和转矩过大的问题。针对开关管短路故障,通过分析故障相关断区间内电流峰值和斜率变化特性,实现了对短路故障的及时诊断。一旦发现短路故障,将立即阻断故障相的励磁,并切换至开路故障模式,从而实现短路容错控制。两种故障容错方法均建立在直接瞬时转矩控制(DITC)的基础上。设计了转速分别为500 r/min和1000 r/min时开路、短路故障实验,仿真结果验证了该容错控制的正确性和有效性。

5MW半直驱永磁风力发电机设计及关键特性研究

目前半直驱机型已成为风力发电机组陆上机型的研发重点,发电机作为重要的传动部件,其性能参数的合理性对传动链总成的影响极大。本文基于5.5 MW半直驱风力发电机,对其从空载特性、负载特性、短路特性等方面进行了仿真计算,对其他关键性参数进行了重点分析。根据齿槽转矩数据进行发电机定转子结构选型;通过对比单相、两相、三相短路故障下最大短路电流值进行退磁仿真;最后本文提出一种仿真方法计算出定子齿部电磁激振力,并通过Romax软件分析其对传动链总成的振动影响,为后续传动链设计及动力学研究提供了一定的理论与实践基础。

故障状态时三相永磁同步电机电磁振动分析

文章以三相永磁同步电机为研究对象,对故障程度最严重的相间短路进行电磁振动分析,为相间故障诊断及保护提供理论参考。首先,在Maxwell软件中建立三相永磁同步电机正常工况、两相短路及三相短路三种状态下的电磁模型,并分析了额定转速下径向气隙磁密与径向电磁力。其次,利用Maxwell与Workbench联合仿真平台,将定子冲片齿部电磁力耦合至电机三维模型,以求解电机机座表面径向振动加速度频谱。仿真结果表明:相间短路下径向磁密、径向电磁力及电机表面径向电磁振动均有明显的变化特征。最后,通过试验验证了仿真模型的准确性。

基于深度高斯过程的永磁牵引电机匝间短路分级评估方法

定子绕组匝间短路是影响永磁牵引电机安全稳定运行的主要故障之一,受运行工况、供电与电机本体不平衡的影响,现有方法难以实现永磁牵引电机匝间短路在线精准评估,这成为永磁电机推广应用迫切需要解决的关键技术难题。因此,文章提出一种基于多特征融合的深度高斯过程永磁牵引电机匝间短路分级评估方法:首先通过建立永磁牵引电机匝间短路故障模型,提取电流不平衡、电流三次谐波与dq电流的二次谐波特征;然后采用一种双随机变分推断深度高斯过程(Doubly Stochastic Deep Gaussian Processes,DSDGP)方法对提取特征进行融合训练建模,实现永磁牵引电机匝间短路劣化状态在线分级评估;最后通过永磁电机匝间短路试验与现场案例进行算法验证。结果表明,文章所提方法在多特征融合条件下的评估准确率达到95%以上,相较于支持向量机(support vector machine,SVM)和反向传播神经网络(back-propagation neural,BPN)等分类方法,具有准确率高,适用于变工况、小样本的工程实际应用环境等优点,解决了永磁牵引电机匝间短路早期故障检测及故障严重程度评估的行业难题。