三相感应电动机的在线故障检测与诊断问题研究

本文建立了三相感应电动机的通用故障模型，提出了一种检测，分离，并估计出其转子与定子故障的新方法，最后，应用一个４４７０千瓦的大型电动机的实际参数作了仿真研究，验证了本文方法的有效性。     

电动机的运行故障和维护

随着电气自动化应用的不断增加，自动化应用程度也有所提高，这就需要应用各种控制电机作为电气自动化的系统元件。电动机在长期运行过程中，由于受到外界因素、人员操作不当和维护不当等影响，影响了电动机的运行，使用寿命缩短，降低了生产效率，这些都应该引起我们的重视。     

感应电动机转速对定子电流暂态过程的影响

本文运用根轨迹法，分析了感应电动机转速对定子电流暂态过程的影响。并通过对稳态时定子电流在电压阶跃干扰下的暂太响应分析，验证了结论有效性。     

独立分量分析在感应电动机转子故障特征提取中的应用

在定子电流信号的频谱分析诊断感应电动机的故障时,转子断条故障特征频率分量常常被电流的基频分量淹没。针对这一情况,本文提出将独立分量分析应用于提取异步电动机转子故障特征。电流信号的信息空间是由电流的自相关矩阵足,的特征向量张成的。将最大主分量（主要由基频分量构成）和噪声对应的特征向量去掉,由其余的特征向量张成降维信号子空间S^＊。将足,投影到S^＊,削去Ri中的基频分量和噪声后,再利用独立分量分析提取故障特征分量。仿真和实验表明,该方法用于提取转子断条故障特征是可行并且是有效的。     

单片机在三相交流电动机故障检测与保护中的应用

介绍了三相交流电动机故障检测与保护功能的技术指标，给出了实现该功能的软，硬件设计与程序框图。     

单相电源供电时三相感应电动机瞬态仿真研究

对三相感应电动机由单相电源供电和用电容器作为相平衡器的瞬态行为进行仿真分析。为了得到瞬态特性，根据三相感应电动机在A、B、C相坐标系下的动态数学模型和推导出三相定子绕组端电压约束条件，编写计算机仿真程序，通过实例对Y接法的三相感应电动机由单相电源供电和用电容器作为相平衡器时的瞬态过程进行仿真计算，对仿真结果进行分析；用对称分量法分析了电动机对称运行时需要满足的条件，并由此初步计算电容的数值，然后通过计算机仿真较准确地加以确定。     

故障检测与诊断技术

本文介绍了故障检测与诊断技术的历史及发展状况,对其所用的各种方法分类进行了详细评述,指出了当前急待解决的若干前沿课题,并对这门技术的发展进行了展望。     

工业机器人故障的实时检测与诊断

本文首先建立了直流电机驱动机器人的驱动系统的动态故障模型,它包容了电枢电阻、电感等故障.随后建立了工业机器人传感器的动态故障模型,可包容位置、速度及力传感器的阶跃型和缓变型故障.在此基础上,应用作者提出的可处理一类非线性系统参数偏差型故障的系统性算法,成功地检测并诊断出这些故障.最后进行了数值仿真验证.     

基于人工免疫的异步电机故障检测与诊断

将反面选择算法引入异步电机故障检测与诊断,使用实数组成特征向量表示电机的工作状态.针对电机故障诊断的特点,提出一个改进的反面选择算法,改进检测器形成和训练方法.从感应电机的实测数据中提取各种特征样本,使用这些样本对算法进行的仿真结果,表明这一算法具有较高的故障栓出率.     

异步电机定子匝间短路故障微机检测

文章叙述了三相异步电机绕组匝间短路故障的检测意义 ,探讨了定子绕组匝间短路故障诊断的方案 ,设计出了故障诊断的硬件电路 ,给出了故障诊断的软件设计框图。     

一种非线性系统的传感器故障检测与诊断新方法

基于一种非线性系统的伪偏差分离估计算法和贝叶斯分类算法,给出了一种非线性系统的传感器故障检测与诊断的新方法.对一个大型造纸机采用实际模型进行的数值仿真表明,该方法非常适用于工业系统传感器的在线故障检测与诊断.     

基于PIC16C74单片机异步电机定子绕组匝间短路故障微机检测系统

文章简要介绍了Microchip公司的PIC单片机PIC16C74的结构特点,探讨了异步电机定予绕组匝间短路故障诊断的方案,设计出了基于PIC16C74单片机的硬件电路及软件设计框图。     

一类非线性系统参数突变故障的检测与诊断

本文针对一类非线性系统提出了一种非线性自适应故障检测滤波器,可以实时检测并分离、估计出其参数的突变故障。仿真实例说明了本文方法的有效性。     

基于模型的控制系统故障诊断技术的最新进展

评述了近三年来基于模型的控制系统故障诊断技术的发展状况.介绍了这一技术在九个方面的最新进展及十一项最新的应用.对故障诊断技术目前的状况进行了分析和总结,给出了这一领域中值得进一步研究的一些问题和可能的发展方向.     

基于融合分析的感应电机轴承故障检测方法

根据感应电机轴承发生故障时的振动信号特性以及定子电流特性,求出三相电流的Park矢量模信号,并将其与电机滚动轴承振动信号经解调处理后的包络信号进行融合分析。可以从振动信号与电流信号的融合谱图中有效地提取轴承故障特征信息,并将其作为故障识别的依据。实验结果表明,本文检测方法具有较高的信噪比,提高了诊断的可靠性。     

基于RBF神经网络的电机故障诊断的研究

在对国内外感应电动机故障诊断技术发展与研究的基础上,提出了从定子电流人手,利用径向基（RBF）神经网络算法来监测感应电动机工作状态,从而实现对电动机较为常见的电气故障和机械故障的综合检测。Matlab仿真结果表明RBF算法有效地实现了对电机故障诊断的研究。