基于盲源分离的齿轮箱状态检测与故障诊断

针对高背景噪声的影响及混合故障诊断困难这一问题,采用盲源分离技术作为信号预处理与故障特征提取的主要工具,并应用这一新技术解决了故障曝气机WA5齿轮箱振动信号的故障诊断问题.通过盲源分离得到准确的故障信号,并根据故障振动信号频谱诊断出故障.利用盲源分离技术可以有效地去除外来干扰,提高故障诊断精度,解决了现实工作中的故障定位、早期故障诊断率低等难题.

基于电气信号的异步电机故障识别

为了提高异步电机故障诊断的可靠性,防止故障错报与漏报,以定子电流分析方法为理论基础,采取同时采集异步电机定子电流与电压信号的电机电气信号分析方法,分析异步电机电气、机械故障,并通过神经网络对复杂的电流和电压信号进行故障模式识别.模拟异步电机绕组匝间短路和断条故障进行实验,实验结果与实际基本符合.利用电气信号分析电机故障,可以区分电机电气故障和机械故障,为诊断结论提供了更加可靠的依据,与神经网络结合,利于故障模式的智能识别.