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.