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。     

基于解析小波变换方法的鼠笼型异步电动机转子断条检测新方法

提出利用解析小波变换方法检测异步电动机转子断条故障。解析小波变换是将小波分析与Hilbert变换相结合,可以正确区分异步电动机负荷波动与转子断条故障。该方法可以准确判定负荷突变发生时刻,提高了异步电动机转子断条故障检测的可靠性及准确性。数值仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于MCSA的笼型异步电动机转子断条诊断

研究笼型异步电动机在转子断条时的运行情况,提出有效的检测方法,以便在电机转子只出现轻微故障时及时检测出故障,采取有效措施。MCSA技术采用时域加窗和傅里叶变换的方法,对电机电流信号进行频谱分析,并对故障频率段局部细化,提取定子电流中故障特征频率分量来诊断电动机是否存在转子断条故障。仿真结果表明本方法可以有效消除频率泄漏和栅栏现象,准确检测出故障分量。     

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.     

基于D-S证据理论的感应电动机转子故障诊断方法研究

提出运用D-S(Dempster-Shafer)证据理论对感应电动机转子断条故障进行识别的故障诊断方法.基于小波包变换的频率划分特性,对定子电流信号进行小波包分解,建立了转子断条故障的特征矢量,提取转子断条故障的特征信息,利用BP神经网络对其识别的结果形成彼此独立的证据,并根据D-S证据融合规则进行融合处理,以实现对电动机转子断条故障的准确识别.实验结果表明,该方法克服了传统基于FFT分析方法难以提取故障特征频率分量的难点,提高了故障诊断的判决精度,可实现转子断条故障的可靠诊断.     

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。     

小波包变换在风力发电机转子断条故障诊断中的应用

将小波包变换应用于风力发电机转子故障诊断中,用Matlab小波分析将转子断条故障情况下定子侧的电流模拟信号进行多层小波分解,提取转子断条故障的故障特征,并与傅里叶分析结果对比,得到一种简易的故障诊断方法。结果表明,该方法能够准确提取故障特征,是一种优良的信号特征提取方法。     

MUSIC和Prony在电动机断条故障检测中的应用

为了实现异步电动机转子断条故障的准确检测,提出了一种基于多重信号分类MUSIC(root multiple signal classification)与普罗尼P rony算法相结合的异步电动机转子断条故障检测新方法。MUSIC方法具有频率分辨力高,所需数据少的特点。首先利用该方法计算出异步电机转子发生断条故障时的特征分量及其他分量的频率值,进而引入扩展Prony法中的最小二乘法,估计出特征分量及其它分量的幅值和初相角。仿真及实验结果表明,基于MUSIC和Prony算法的异步电动机转子断条故障检测方法切实可行,并且适用于负荷波动、噪声干扰等不利情况。     

基于气隙转矩的笼型异步电动机转子断条监测

提出了基于气隙转矩的鼠笼异步电动机转子断条故障在线监测方法.根据旋转磁场理论研究了气隙转矩在电机正常及转子断条运行状态下包含的谐波频率成分.当电机转子出现断条故障时,气隙转矩将会含有2sfs谐波频率分量.通过对气隙转矩的计算处理,利用小波脊线提取气隙转矩中转子断条故障特征频率分量,克服了分析定子电流信号时的不足,实现了电机转子断条故障的在线监测.实验结果证明了该方法的有效性.     

VSS算法在鼠笼电动机转子断条故障诊断中的应用

转子断条是笼型异步电动机常见的一种故障，采用快速傅立叶变换对定子电流进行频谱分析是目前应用最广泛的转子断条在线检测方法，但其缺点为灵敏度低。作者采用的可变步长LMS（VSS）算法可以有效地解决传统自适应算法存在的收敛速度与收敛误差之间的矛盾，可以显著地改善对干扰的抑制，提高检测转子断条故障的灵敏度。数字仿真及实验结果均证明了该方法能准确确定故障频率分量并有效地进行诊断。     

用自适应陷波器检测异步电动机转子断条的仿真

转子断条是笼型异步电动机常见的一种故障,采用快速傅立叶变换(FFT)对定子电流进行分析是目前应用最广泛的转子断条在线检测方法,但是存在灵敏度低的缺点。当电机断条时,定子电流将产生(1-2s)f1频率的附加分量但幅值非常小,若直接将定子电流信号去作频谱分析,将受幅度很大的电网频率分量f1的影响,因而提出采用自适应陷波器的方法对异步电动机定子电流信号进行处理,通过LMS算法来调节自适应陷波器的两个权值,以达到对工频信号极大的衰减,虽不能完全消除但幅值已明显减小。其结果有利于转子故障特征量的提取,从而提高检测的灵敏度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

笼型异步电动机转子断条故障检测新方法

计及实际电机本身所固有的非对称、气隙偏心、转子不对中及其它因素，进行高灵敏度、高可靠性的笼型异步电动机转子断条故障检测，是一个亟待解决并颇具工程意义的研究课题，该文即以此作为研究重心。首先完成了笼型异步电动机转子断条故障数字仿真与物理实验。通过分析仿真与实验结果，总结出在转子断条故障检测实践中保证其灵敏度与可靠性的原则及方法。在此基础上，首次将连续细化傅里叶变换、自适应滤波、转子齿槽谐波转差率估计、检测阈值自整定技术有机结合，形成了笼型异步电动机转子断条故障检测新方法。实验结果表明，该方法是切实可行的。     

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.     

基于相位信息的感应电动机转子故障检测

论述了感应电动机转子故障检测基本原理,讨论了传统信号分析方法难以提取出明显的转子故障特征的原因.鉴于基于连续小波变换离散化的离散小波变换算法的运算量大,计算速度慢,提出了一种快速算法,它利用递推方法计算小波系数,运算速度快,可应用于在线实时检测.提出了基于相位信息的感应电动机转子故障检测新方法,对实测数据进行处理的结果表明,该方法能够实现感应电动机转子故障的准确检测.     

基于小波变换的发电机转子绕组匝间短路故障在线检测方法

分析了发电机转子绕组匝间短路故障的机理，以及小波分析方法用于该故障的检测原理，将小波变换应用于突变信号的检测，提取其故障特征，以实现对转子绕组匝间短路故障的检测及故障点的定位。仿真结果表明，小波分析方法适用于转子绕组匝间短路故障的在线检测。