笼型异步电动机转子断条与定子绕组匝间短路双重故障研究

基于多回路理论,针对笼型异步电动机转子断条与定子绕组匝间短路双重故障进行研究.结果表明,笼型异步电动机在发生转子断条与定子绕组匝间短路时,其故障特征往往是相互交织、相互影响的,仅仅应用单一故障检测方法检测笼型异步电动机定转子故障,可能导致故障误判.通过对仿真与实验结果的详尽分析,系统地概括出笼型异步电动机转子断条与定子绕组匝间短路双重故障特征,明确揭示了二者间的相互关系,为实现转子断条与定子绕组匝间短路双重故障的联合检测提供了重要理论依据.     

电机转子断条故障诊断方法探讨

通过综合国内外相关理论,对笼型异步电动机几种转子断条故障诊断方法进行了研究.仿真或实验验证结果表明,所有的方法对检测笼型异步电动机的转子故障是有效的.在此基础上讨论了转子断条故障诊断方法的发展趋势,为电机转子断条故障研究者提供了理论指导.     

异步电动机轻载起动转子断条故障检测方法

结合笼型异步电机的轻载和起动特性,对笼型异步电动机转子断条故障特征进行了机理仿真与实验分析.在此基础上提出了基于短时傅里叶变换(STFT)的异步电动机转子断条故障检测方法.实例结果表明,该方法是行之有效的.     

笼型异步电动机转子断条故障新特征

根据笼型异步电动机转子断条故障的基本规律与正弦信号希尔伯特变换的物理意义,将希尔伯特变换、频谱分析/校正与自适应滤波技术相结合,以获取定子电流滤波信号的希尔伯特模量,指出其在复平面所占面积可反映转子断条故障存在与否,且其数值伴随故障程度的加剧而增大.仿真与实验数据分析验证了这一规律.进而提炼出笼型异步电动机转子断条故障新特征--定子电流滤波信号希尔伯特模量回转半径.仿真与实验数据表明,该特征对于转子断条故障灵敏,并对电机负载状况呈现一定的鲁棒性,将其应用于笼型异步电动机转子断条故障检测可行.     

基于小波包分析的笼型异步电动机转子断条在线检测方法

本文简单介绍了笼型异步电动机转子断条在线检测方法,指出如何正确识别电动机转子断条故障与负荷波动仍是一个亟待解决的突出问题.对应用小波包分析实现转子断条在线检测作了可行性研究,指出根据电动机定子电流信号的小波包分解系数完全可以检测转子断条故障.在此基础上,提出了一种新的基于小波包分析的转子断条在线检测方法,其突出优点在于可正确识别电动机转子断条故障与负荷波动.数字仿真及实验结果证明该方法是切实可行的.     

基于小波包分析的笼型异步电动机转子断条在线检测方法

本文简单介绍了笼型异步电动机转子断条在线检测方法,指出如何正确识别电动机转子断条与负荷波动仍是一个亟待解决的突出问题。对应用小波包分析实现转子断条在线检测作了可行性研究,指出根据电动机定子电流信号的小波包分解系数完全可以检测转子断条故障。在此基础上,提出了一种新的基于小波包分析的转子断条在线检测方法,其突出优点在于可正确识别电动机转子断条故障与负荷波动。数字仿真及实验结果证明该方法是切实可行的。     

笼型异步电动机转子断条故障诊断技术

对笼型异步电动机转子断条故障诊断进行了研究,归纳和总结出几种方法。这些方法均由研究人员进行了仿真或实验验证,对检测笼型异步电动机的转子故障是有效的。并对各种方法进行了分析比较,指出了各自的优缺点。     

基于定子电流希尔伯特模式的笼型异步电动机转子断条在线检测方法

利用图形缩放技术，对笼型异步电动机转子正常及断条情况下的定子电流信号希尔伯特模式做了研究，并概括出内在规律。以此为基础，提出了一种基于定子电流希尔伯特模式的笼型异步电动机转子断条的线检测方法。数字仿真及实验结果表明该方法是切实可行的。     

基于MUSIC与SAA的笼型异步电动机转子断条故障检测

提出了一种基于多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)与模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SAA)的异步电动机转子断条故障检测新方法。首先以转子断条故障仿真信号检验MUSIC性能,结果表明:MUSIC对于短时信号具备高频率分辨力,可以准确计算转子断条故障特征分量以及其他分量之频率;但对诸频率分量幅值、初相角,MUSIC无能为力。为此,引入SAA确定诸频率分量幅值、初相角,效果理想。进而,对一台Y100L—2型3kW笼型异步电动机完成了转子断条故障检测实验。实验结果表明:基于MUSIC与SAA的异步电动机转子断条故障检测方法是切实可行的,并且因仅需处理短时信号而适用于负荷波动、噪声等干扰严重情况。     

基于多重信号分类与模式搜索算法的笼型异步电动机转子断条故障检测新方法

提出了一种基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)与模式搜索算法(pattern search algorithm,PSA)的异步电动机转子断条故障检测新方法。MUSIC方法对于短时信号具备高频率分辨力,可以准确计算转子断条故障特征分量以及其他分量的频率;但对诸频率分量幅值和初相角则无法准确求解。因此引入PSA确定诸频率分量的幅值、初相角,并对1台Y100L-2型3 kW笼型异步电动机完成了转子断条故障检测实验。实验结果表明:基于MUSIC与PSA的异步电动机转子断条故障检测方法切实可行,适用于负荷波动、噪声等干扰严重情况。     

Hilbert模量与MUSIC相结合的感应电机转子断条故障检测方法

为了提高异步电动机转子断条故障检测的及时性与准确性,将Hilbert模量与多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)相结合用于异步电机转子断条故障检测。Hilbert模量可以巧妙地转工频分量为直流分量,消除工频分量的不良影响。而MUSIC能够快速而准确地检测故障特征分量的频率大小,即使对于短时采样信号也有良好的性能,从而减少计算量。最后,通过仿真和以Y132M-4型感应电机进行试验验证了基于Hilbert模量与MUSIC相结合的异步电动机转子断条故障检测方法的有效性。     

基于笼型电动机转子断条故障的诊断分析

为了解决目前已有的故障诊断方法只能诊断出电机是否发生转子断条故障而不能诊断出转子断条数目的问题,对电机转子断条故障进行了仿真和断条数目诊断方法的研究。首先对Y2-132M-4型的鼠笼式三相异步电机进行了建模,利用建立的模型对发生不同断条数的电机故障进行了仿真研究。然后,提出了基于机器学习的对转子断条故障的断条数目进行诊断的算法。实验结果表明,所提出的故障诊断分类方法实现了电机不同数目的转子断条故障的智能诊断分类,且诊断分类准确率达100%。     

基于希尔伯特和傅立叶变换的笼型感应电动机转子断条故障检测

针对笼型感应电动机转子断条故障时,频率为（1±2s）f1的故障特征分量容易被基频f1分量所淹没的特点,提出了一种基于希尔伯特变换和连续傅立叶变换的转子断条故障检测新方法。通过定子电流信号作希尔伯特变换取得反映转子断条故障特征的调制信号,然后再滤掉直流分量,最后进行连续细化傅立叶变换,以调制信号的频谱中是否存在2sf1频率分量来判断转子是否发生断条故障。仿真结果表明该方法具有可行性。     

用自适应方法提取鼠笼式异步电机转子断条的特征分量

本文根据自适应滤波的原理,推导出处理鼠笼转子异步电机定子电流的方法。经过仿真计算和对转子有断条的电机定子电流的处理,结果表明:用本方法可以大大提高检测转子断条故障特征分量的灵敏度。     

异步电动机定子绕组匝间短路故障检测新方法

定子绕组匝间短路是异步电动机常见故障之一,因此研究其检测方法具有重要意义。针对异步电动机定子绕组匝间短路与转子断条故障瞬态进行仿真并分析仿真结果,指出异步电动机转子故障对定子绕组匝间短路故障检测存在不利影响,甚至导致故障误判。提出计及转子故障时的异步电动机定子绕组匝间短路故障检测新方法,该方法关键在于预先采用频谱校正与自适应滤波技术滤除定子电流中由转子故障所导致的特征频率分量。大量仿真与实验结果表明,该方法可以避免将转子故障误判为定子绕组匝间短路故障,使定子绕组匝间短路故障识别可靠性大幅提高。     

转子断条机理分析与检测准确度研究

随着产业升级、可靠性需求逐渐上升,电动机的故障检测成为当前研究的热点问题。由于电机可检测的信号较少、负载工况复杂、信号处理误差等原因,鼠笼型电机转子断条特征存在较难检测的问题。以电机转子断条（坏条）作为研究对象,经过断条故障有限元仿真建模,通过多种信号处理方法研究对比,提出一种准确率较高、抗干扰性较优的检测方法,达到甄别转子断条（坏条）故障类型及预测故障程度的目标。     

Rotor bar fault diagnosis in three phase induction motors by monitoring fluctuations of motor current zero crossing instants

This study describes broken bar detection in induction motors without using additional sensor. It is based on observation of the fluctuations of stator current zero crossing times (ZCT). Instead of sampling motor current with a high resolution A/D converter, zero crossing instants are recorded as waveforms cross zero. Fluctuations in the intervals between successive zero crossings of the three phase current waveforms are analysed using Fast Fourier Transforms (FFT). Diagnostic information is found in the spectrum of the ZCT signal through the presence of specific fault related frequencies. A rotor bar fault is manifested as an increase in the amplitude of the 2sf and other spectral components. This paper analyses the effect of an electrically unbalanced rotor on the ZCT spectrum of stator current, and discusses the various frequency components associated with rotor bar faults seen in the ZCT spectrum. It is important to eliminate the dependence of the index on the parameters of the induction motor. Particularly, the effect of motor inertia, supply harmonics, and variable load are discussed to increase the reliability of the rotor fault index, and simulation results are presented. It is found that the 2sf frequency component is independent of inertia, load, and harmonics, and thus it is suitable as an index for broken rotor bar.     

基于支持向量机的电机转子断条故障诊断

交流电动机转子断条故障诊断的问题可以归结为模式分类的问题,支持向量机是近几年来涌现的一种新型的针对小样本集合具有较好分类效果的方法.根据断条故障在定子电流谱中产生相应特征分量,本文利用窗提取的方法对定子电流谱进行转换,在不损失故障特征信息的前提下构造低维数特征空间,并在其中用SVM进行分类.同时针对实际应用中转差率s由于负载的变化而使故障特征频率位置发生变化的问题,分别在恒定负载和变负载条件下进行试验.断条情况为无断条、一根断条、连续两根断条三类,结果表明在恒定负载和变负载条件下都有较高的诊断正确率.同时因为整个诊断过程可以实现自动化,所以可实现在线诊断.