一种利用融合相关谱的异步电机故障诊断方法

为提高异步电机故障诊断的可靠性,针对故障特征频谱分量小信号、多成分、难识别的问题,提出一种异步电机融合相关谱故障诊断方法.该方法基于多源信息融合的思想,采用电机定子电流和振动信号的融合相关谱特征作为转子断条及定子匝间短路故障的诊断依据.通过将含有相同故障频率分量的特征信号作融合相关分析,建立不同信号间的相关关系,能够有效抑制单一信号频谱中与故障识别不相关的频谱分量,使得电机故障特征频率分量更加突出,降低故障识别难度.通过仿真分析,揭示了融合相关谱特征频率与电机故障类型的对应关系,实现了转子断条及定子匝间短路故障的快速诊断,并与单一信号频谱分析进行对比,验证了该方法的有效性和实用性,对于异步电机运行状态的准确监测具有重要意义.     

电机故障诊断中电流信号采集的研究

对异步电机常见故障及电机故障诊断中常用的定子电流频谱分析法作了简单介绍，分析了常见中小型异步电机故障特征频率的分布范围，以及不同的电机故障对频率分辨率的不同要求，并提出用双采样频率对电机的电流信号进行采样的新方法。     

基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断

为提高异步电机转子故障诊断的可靠性,文中介绍了一种基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断方法。采用定子电流信号和振动信号的频谱特征融合作为转子断条以及气隙偏心故障的诊断依据,首先对信号进行小波包分解,获得不同小波包频带节点下对应的能量分布,并与正常电机信号进行比较,进而对能量异常的信号频段进行小波包节点重构,最后通过快速傅里叶变换识别故障特征频率,诊断电机故障是否发生。通过仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性,对于电机运行状态的准确监测具有重要意义。     

基于Hilbert模量频谱分析的异步电机转子断条故障研究

转子绕组断条是异步电机最常见故障之一.在分析当前主要诊断方法的基础上,提出Hilbert 模量频谱分析方法对异步电机转子断条故障进行研究.将Hilbert模量定义为原始信号与其共轭信号的平方和,利用Hilbert模量将原相电流中的基波分量转变为直流分量,原频谱分析的转绕组断条的故障特征分量转变为频率为二倍转差频率的电流分量,决了相电流频谱分析方法中断条故障特征成分容易被基波湮没而难以突出故障特征的问题.文中研究了Hilbert模量频谱分析方法的原理和实现方法,并对偏心故障电机和转子断条电机分别进行仿真和实验研究.仿真分析和实验结果均表明,该方法对异步电机转子断条故障诊断具有较高的诊断精度和很好的频率分辨率,能克服传统的电流频谱法主频泄漏的影响,且工程实现方便.     

变频电源笼型异步电机断条故障诊断仿真

为了探讨笼型异步电动机转子导条断裂故障诊断的有效方法,根据多回路电机模型参数及正弦脉宽调制(SPWM)原理,建立了变频电源供电笼型异步电机在正常情况和转子断条故障情况下的运行状态仿真模型,并在MATLAB仿真环境比较电机定子单相电流频谱及三相平均瞬时功率频谱。通过分析检验了仿真系统模型的可行性和实用性,证实了平均瞬时功率频谱比电机定子电流频谱具有更佳的断条故障特征分辨力和故障判断准确性,尤其是在变频供电情况下优势极为突出,从而确立了合适的断条故障判据。     

利用启动电流时变频谱的电机故障诊断方法

针对传统故障诊断方法的局限性,本文回忆了利用鼠笼异步电机稳态过程中定子频率边频分量(1-2s)f确定鼠笼电机是否存在断条或端环开裂故障的作用机理.同时,在鼠笼电机启动过程中,对定子启动电流的时变频谱进行FFr变换,从而诊断鼠笼异步电机是否发生断条故障.     

基于数据综合采集系统的电机故障诊断实验平台设计与实现

针对电机故障诊断科研和教学的需要,设计了异步电机故障诊断实验平台。为了综合模仿电机的不同故障,实验平台设立了多组不同故障的电机,通过基于USB2080型数据采集卡的数据综合采集系统,对电机的故障信息进行采集,利用计算机的分析功能,对电机的故障进行诊断。克服了传统的基于单一数据分析电机故障的缺点,实验结果表明该实验平台具有良好的效果。     

基于多数据融合的电机故障诊断方法研究

电机作为各类电驱设备的主要动力装置,具有结构简单、控制方便、能效高、无污染等优点。在电机运行过程中,受载荷多变、零部件老化、散热条件差等影响,故障频发,进而降低电驱装置的工作效率和稳定性。此外,电机故障种类繁多,各故障的征兆与表现又极其相似,不同故障产生的原因也错综复杂,这极大地提高了电机故障诊断的难度。传统的电机故障诊断过程中多是基于单一传感器信号,存在不确定性大、诊断精度差等问题,为克服上述缺点,提出一种基于多传感器参数融合的电机故障诊断方法,基于振动加速度计和电流传感器信号,结合BP神经网络算法和D-S证据理论对电机故障进行准确辨识,提高电机故障诊断的准确性。简要介绍了多传感器数据融合技术的结构框架,在分析异步电机典型故障机理的基础上,对基于BP神经网络学习算法和D-S证据理论的多传感器数据融合电机故障诊断系统进行详细分析,并通过实例对所提出故障诊断方法的有效性进行验证。研究结果表明,采用所提出的多数据融合电机故障诊断方法可以高置信度地诊断出电机的故障类型。     

高压异步电机转子绕组故障诊断系统的研究

采用定子稳态电流与起动电流相结合的分析方法诊断异步电机转子绕组故障中 ,通过频率细化和自适应滤波技术 ,大大提高了基于电机稳态电流故障诊断的分辨能力和实用性 ;通过对电机定子起动电流时频分析 ,提出采用起动电流中特定频率分量诊断故障的新方法 ,大大提高了电机轻微故障时故障诊断的准确性。根据分析结果研制出了实用可靠的大型异步电机转子绕组故障诊断系统。     

小波与倒频谱分析法在异步电机故障诊断中的应用

小波具有优良的时频局部化特性,其多分辨率性质可逼近细化频谱,在故障信号提取方面具有突出作用。倒频谱对多成分边频的频谱图分析非常有效,具有解卷积的作用,将边频带谱线简化为更易于观察的单根谱线,实现电机耦合故障分离和故障特征提取。本文对小波分解基本思想和过程进行了详细的论述,系统论述了倒频谱分析的基本原理以及在时频分析中的优势,结合两者特点提出了运用小波与倒频谱分析相结合的电机故障诊断方法。通过实验验证了该方法在电机复合故障诊断中的特点及优越性。理论和实验分析表明该方法可有效地判定故障类型,为电机故障诊断提供了新的思路。     

常用电缆故障测寻方法适用性探讨

不同的电力电缆故障测寻方法适于不同类型的电缆故障。分析了不同类型的电力电缆故障的特点,介绍了回路电桥平衡法、低压脉冲反射法、脉冲电流法这3种常用的故障测寻方法,并结合电力电缆故障实例,说明这3种电缆故障测寻方法对不同类型电缆故障的适用性,以达到快速、准确地查出故障的效果。     

暂态信号特征分量在配网小电流接地选线中的应用

研究了小电流接地系统发生单相接地故障后的暂态信号及其暂态特性,根据线路分布参数的故障模量模型分析了不同接地方式下零序网络的电气量分布规律。介绍了4种基于暂态信号特征分量的选线方法,对不同工况的单相接地故障进行了仿真,比较了各选线方法的性能。仿真结果表明各选线方法受消弧线圈的影响很小。     

换流器故障在线监测电气量及其诊断系统

利用故障信号能量变化率量化换流器各类故障的电气特征,表征换流器故障信号相对于正常状态的变化情况。根据各电气量变化情况的不同,选择出能有效定位和诊断换流器各类故障的在线监测电气量。将各在线监测电气量的能量变化率与零进行比较,得到换流器不同故障情况下,各在线监测电气量逻辑编码值。利用编码值的不同,再结合统计学知识,提出换流器故障在线监测诊断系统。仿真结果表明,该系统能准确有效地定位和诊断出换流器各类故障,且不受系统运行方式和故障过渡电阻的影响。     

基于小波与参数区间估计法的电机故障诊断

为利用电机噪声信号对电机进行出厂故障诊断,采用小波分析技术对小功率异步电动机噪声信号进行多分辨率分析。从能量分布出发,结合概率论参数区间估计法获得不同故障各频段能量区间,对电机进行故障诊断。实验证明,不同故障的各频段能量区间不同,根据能量分布区间可以有效地诊断电机故障类型。     

江苏电网故障诊断系统方案探讨

提出了基于“继电保护运行及故障信息管理系统”的江苏电网故障诊断系统方案．并对实施过程中可能出现的问题进行了探讨。     

信息融合技术在电力系统故障检测中的应用探讨

电力系统故障产生各种故障信息，对故障信息全面分析、综合处理，能提高故障检测的精度和鲁棒性。为实现对各种传感器检测到的多源故障信息进行有机综合处理，需研究信息综合处理技术。信息融合技术是研究多源信息综合处理的新兴边缘学科，已在军事、信息处理等领域中有着成熟的应用。该文把信息融合技术应用于电力系统故障检测，介绍信息融合故障检测的模型与方法；分析信息融合技术在状态监测、继电保护中的应用技术；并以小电流接地系统故障选线为例，提出研究了模糊信息融合故障选线方法技术，提高了故障选线的灵敏度和可靠性。     

电动汽车电机驱动系统故障与失效模式分析

结合传统汽车故障与失效模式的分类方法,将电动汽车电机驱动系统的故障、失效模式进行了分析与总结归类,指出了故障发生的原因和相应的处理措施。基于电动汽车电机驱动系统的特殊性,将故障分为硬性故障和软性故障,提出了一套适合电动汽车电机驱动系统故障诊断与容错的控制策略。     

Identification of Intermittent Electrical and Mechanical Faults in Permanent-Magnet AC Drives Based on Time–Frequency Analysis

The detection of noncatastrophic faults in conjunction with other factors can be used to determine the remaining life of an electric drive. As the frequency and severity of these faults increase, the working life of the drive decreases, leading to eventual failure. In this paper, methods are presented to identify developing electrical and mechanical faults based on both the short-time Fourier transform and wavelet analysis of the field-oriented currents in permanent-magnet ac drives. The different fault types are classified by developing a linear discriminant classifier based on the transform coefficients.     

进口变压器几种故障的处理

介绍了洛阳热电厂改扩建工程中几台进口变压器出现的几种故障实例及现场的处理方法,分析了这些故障的原因及具体的现场处理措施。     

汽轮发电机组振动频谱的自动识别

根据汽轮发电机组振动故障的频谱特征和智能故障诊断的需要,论述了建立振动频谱自动识别的原则,介绍了在研制ＥＮ－８０００振动监测智能故障诊断系统中采用的一些频谱自动识别方法．