首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
运用主成分分析法,经过矩阵变换、降低维数以及提取故障信息的主要特征,实现对故障电动机转子三相定子电流的特征提取。使用Matlab 8.3对实验所得的三相定子电流数据进行处理,得到完好电动机、转子断条故障电动机和气隙偏心故障电动机的主成分分析结果,为鼠笼异步电动机的故障诊断提供了一种有效的分析方法及相关故障样本。  相似文献   

2.
主要研究三相异步电动机转子断条、气隙偏心这两种状态下的故障特征。采集了电动机的定子电流信号,通过对电流信号作FFT频谱分析,提取电流的故障特征,实现异步电动机系统的状态检测及电动机电气故障诊断。仿真实验结果发现单纯的傅里叶变换缺乏对信号局部特征的描述能力,不能有效地从定子电流的谐波中提取到故障特征。  相似文献   

3.
防爆电机定子绕组故障在线诊断方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于多相综合矢量法推导出的非对称三相绕组异步电动机的暂态数学模型,对异步电动机定子绕组匝间短路故障进行了数字仿真,并进行了相关实验。对定子电流进行park矢量模平方变换,导出了定子绕组故障特征频率。运用park矢量法对绕组故障进行图象识别,并定义了描述绕组故障严重程度的特征因子。实验证明上述方法能够准确检测出异步电动机定子绕组故障,为实现防爆电机故障的在线诊断提供了理论依据。  相似文献   

4.
转子断条故障是笼型异步电机的常见故障之一。用滑动傅里叶变换对异步电动机定子电流进行频谱分析,能够对电机断条故障进行在线诊断。该方法的计算量小,能够对每个采样点进行频谱分析。  相似文献   

5.
为判断鼠笼式三相异步电动机转子断条故障情况,提出了一种利用定子电流信号,基于ARMA和遗传算法优化的BP神经网络的诊断方法。首先,使用改进的ARMA算法对电动机的定子电流波形进行拟合,将自回归系数模型系数提取出来,作为表征电动机故障的特征向量,并分为训练集和测试集。然后利用遗传算法优化BP神经网络的初始阈值和权值,以避免BP神经网络陷入局部极值点的问题。再用训练集对BP神经网络进行训练,用训练好的神经网络对测试集进行判断。实验结果显示,ARMA模型可较好地对三相异步电动机定子电流波形进行拟合,BP神经网络可较为准确地判断特征向量表征的故障情况,此方法具有较好的诊断结果。  相似文献   

6.
电流谱分析技术是通过提取电动机定子电流频谱中相关故障的特征量,判断异步电动机定子绕组匝间短路、转子条断裂、机械故障、轴承故障等电动机故障,是电动机故障诊断的重要手段之一。笔者通过实例介绍了应用电流频谱分析技术进行电动机转子断条故障的分析与诊断,并对设备进行及时维修,防止了设备突发事故的发生。  相似文献   

7.
采用D-S证据理论对感应电动机进行转子断条和定子匝间短路的故障诊断。基于小波包变换的频率划分特性,对定子三相电流信号进行小波包分解,利用节点系数的均方根值构建电动机转子故障的特征矢量(证据体);求取证据体对转子故障所赋予的基本概率分配函数值,然后根据D-S证据理论融合规则进行数据融合处理,实现对电动机转子断条故障的准确识别。用相似的方法也准确诊断了定子匝间短路故障。  相似文献   

8.
根据笼型异步电动机断条故障的基本规律及相空间重构和模糊聚类的物理意义,利用相空间重构把非线性时间序列重构成低阶非线性系统的组合,对三相电流信号进行分析、提取信号特征,对重构后的电流轨迹进行辨识和定量分析,实现故障深入诊断。利用实验数据和仿真验证:该方法可用于笼型异步电动机转子断条故障的检测。  相似文献   

9.
根据信息集成定理,从定子电流的故障特征出发,提出一种基于同步旋转坐标变换,将ia、ib、ic三相电流转化为id和iq的利用空间谱的分析方法。这种改进的互功率谱的方法能有效消除有色噪声,其锐化谱峰使得信噪比不同时的信号得到有效估计,且修正的MUSIC算法还解决了基波分量过大导致有效故障信号被湮没的问题,充分挖掘了定子三相电流中的故障信息。该方法在基于一对极的异步电动机转子断条和偏心启动情况进行了实验验证,并通过分析图谱得出结论,该改进的方法能有效发现电动机存在的故障。  相似文献   

10.
异步电动机转子故障时,定子电流中的故障特征分量被基波信息淹没而难以识别。提出基于相关性基波消去法,用改进的相关算法提取定子电流基波信号的幅值与相位,将滤除基波分量的故障信号作频谱分析,可容易诊断出转子断条故障。该方法无需复杂的坐标变换,计算量小,实时性高。实验结果表明,即使在轻载情况下,该方法具备较强的故障辨识能力。系统只需采样单相电流信号和电压频率信号,工程成本低,易于实现。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号