异步电机断条故障的启动电流小波诊断法

为克服小波脊线在诊断异步电机断条故障过程中存在的数学定义复杂、迭代逼近运算量大等缺点,应用Morlet连续复值小波,多尺度地、中心频率等间隔地分解了实测的同型正常电机和有一根断条的故障电机启动电流信号,分析和比较了对应尺度下的频带能量后,找出了上述电机两种状态的信号能量差异;定义了频带能量比(RFBE)的概念,得出断条故障电机的RFBE比良好状态的至少大2倍的定量判据,并据此提出了基于RFBE的电机断条故障诊断新方法。研究表明:该法不仅具有小波脊线方法的高灵敏度、不受负载波动影响,且诊断过程大为简化、不受噪声干扰影响、实用性更强。

异步电动机信息融合故障诊断模型

结合信息融合的一般模型和层次结构,构建了电动机故障的信息融合诊断模型。该模型涵盖了数据融合的数据层、特征层和决策层三个层次,充分利用电动机三相电流、电压和绕组温度等多种故障信息,基于Park矢量,进行了多层次的融合;采用了基于人工神经网络、小波分析和证据理论等的两级诊断策略,以进一步提高转子断条、气隙偏心、绕组匝间短路等电动机常见故障的诊断准确性和灵敏性。