基于MIRPSA的感应电动机转子断条数目诊断判据

在感应电动机转子断条数目诊断方面,电机定子电流信号分析(MCSA)类方法已经建立明确的解析判据,而电机瞬时无功功率信号分析(MIRPSA)类方法缺乏理论支撑。为此,针对转子断条故障推导了感应电动机瞬时无功功率特征分量的幅值与转子断条数目间的数值对应关系,由此建立了具有解析意义的基于MIRPSA的转子断条数目诊断判据。感应电动机转子断条故障仿真与实验证明了所提判据的有效性。     

基于电磁转矩小波变换的感应电机转子断条故障诊断

该文提出了一种基于感应电机启动电磁转矩信号的转子断条故障诊断新方法。利用复值小波变换中的小波脊线提取出启动电磁转矩中故障特征在电机启动过程中的频率变化规律，检测出转子断条故障。同时，小波系数的模反映了信号在对应尺度上的能量大小，所以对应故障特征脊线上的小波系数模反映了该故障特征转矩的幅值变化规律。基于此，定义了脊线一小波能量谱的概念。将故障特征转矩对应的脊线一小波能量谱作为故障严重程度因子，即可根据其与转子连续断条根数的关系给出感应电机转子故障严重程度的表示方法。实验结果证明该方法是可行的。     

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.     

基于电磁转矩复解析小波变换的感应电机转子故障检测

提出一种运用电磁转矩信号对感应电机转子断条故障进行检测的新方法.当感应电机转子发生断条故障时,转子绕组的不对称将会使电磁转矩中引入2s同步速的脉动转矩(s为转差率).对电机起动电磁转矩信号进行复值小波变换,根据分析小波在特定中心频率条件时信号瞬时频率与其对应小波脊线的关系,提取出故障特征转矩频率变化规律,实现转子故障的可靠检测.同时,对应尺度上小波系数的模值还能够反映该故障特征转矩在电机起动过程中的幅值变化规律,将其作为故障严重程度指标则可以进一步判断转子断条根数.实验结果证明了该方法的有效性.     

小波分析应用于笼型异步电动机转子断条在线检测初探

简单介绍了笼型异步电动机转子断条在线检测方法,指出如何正确区分电动机负荷波动与转子断条故障仍是一个亟待解决的突出问题,提出了一种基于小波分析的负荷波动判定方法,它可以对负荷波动进行准确定位,并反映负荷波动范围,同时,该文对应用小波分析提取转子断条故障特征分量的可行性进行了研究,结果表明小波分析对此是不适宜的,提取转子断条故障特征分量还必须依靠傅里叶变换方法,在此基础上,提出了一种基于小波分析,自适应滤波与连续细化傅里叶变换的转子断条在线检测新方法,其突出优点在于可以躲过负荷波动对转子断条在线检测的影响。数字仿真及实验结果证明该方法是切实可行的。     

电机故障特征值的倍频小波分析

该文对异步电动机在鼠笼转子发生不同断条故障情况下的定子电流分别进行了实验测量；并对测量电流进行倍频小波分析，利用小波系数，在各个频段上进行小波信号重构；通过计算各个频段的信号能量特征值，诊断电机故障。这样，既可以从低频频段来诊断异步电动机鼠笼转子断条故障，也可以从某些高频频段来识别故障是否发生，从该文的实验诊断表明，倍频小波分析方法取得了较好的效果。     

基于小波包分析和支持向量机的异步电机转子断条故障诊断

提出了一种基于小波包分析(WPA)和支持向量机(SVM)的异步电机转子断条故障诊断方法。针对异步电机转子断条故障时定子电流出现的边频分量(1±2s)f进行小波包分析,提取动态条件下各频带能量作为故障特征向量,削弱了负载变化及噪声对诊断准确性的影响。采用多个最小二乘支持向量机组成故障分类器,兼顾了训练误差和计算效率,将故障特征向量输入支持向量机进行训练,从而实现在小样本情况下转子断条故障的在线识别。试验结果表明:基于小波包分析提取的故障特征明显,由WPA和SVM构成的诊断系统,具有良好的分类能力和泛化能力,有效提高了异步电机转子断条故障在线诊断的准确率。     

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.     

异步电动机转子故障与负荷波动的协同识别方法

对异步电动机转子故障与负荷波动识别方法的理论基础做了拓展,推导出了转子故障与负荷波动同时存在情况下的异步电动机瞬时无功功率与瞬时有功功率的解析表达式。由此发现,瞬时无功功率波动分量的幅值基本取决于转子故障,而与负荷波动无关,以之为特征检测转子故障基本不受负荷波动的影响;而瞬时有功功率波动分量的幅值取决于负荷波动,而与转子故障无关,以之为特征检测负荷波动基本不受转子故障的影响。进而,给出了明确的转子故障与负荷波动严重程度的诊断判据与检测阈值,并提出了一种异步电动机转子故障与负荷波动的协同识别方法。仿真与实验结果证明了上述工作的正确性、可行性。     

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。     

基于断电残压的PMEM和WPA转子断条故障诊断研究

针对转子断条故障诊断存在故障信号难以提取,受负载波动影响等诸多不足之处,提出断电残压最大熵功率谱分析和小波包分解的故障诊断方法.建立转子断条故障断电残压模型;通过最大熵功率谱分析法得到故障电机断电残压频谱,利用小波包分解电机断电残压信号,并计算对应频段节点系数的能量.仿真结果表明,断电残压可以有效避免外界因素的干扰,小波包分解得到的子频带能量变化率可以诊断故障.该方法简单可靠,为工程实际提供了新的方法思路.     

基于小波包变换的笼型异步电机转子故障诊断

本文分析了笼型异步电动机转子断条故障时的频率特点,阐述了小波包变换异步电动机转子断条故障的频带特征,在分析对比了多种信号处理方法后,本文提出了"自动寻求路径"的小波包树分解算法并选择其作为感应电机故障提取算法.这种算法既具有很好的自适应性和频域精度,又避免了过大的计算量,有效而实时地提取了故障信息.     

双馈异步发电机转子绕组不对称故障的诊断研究

对双馈异步发电机转子绕组不对称故障进行监测可以有效降低电机故障发生的概率,减少风场运行维护费用。本文提出采用小波分解与小波能量谱相结合的方法提取双馈电机转子绕组不对称故障的特征量。并在实验室搭建了双馈电机故障实验平台,采用在转子A相串联电阻的方式模拟转子绕组不对称故障。通过对转子A相电流进行小波分解,找出故障频带,利用小波能量谱计算出故障频段内的能量,用此能量值与转子A相电流幅值的比值作为故障特征量。此方法提取出的故障特征量不受转子电流幅值的影响,具有很好的灵敏度与可靠性。     

基于小波分析的感应电动机复合故障诊断

对于存在偏心故障的感应电动机,检测其振动信号,并应用连续小波变换进行信号分析,判断是否出现碰摩故障。通过增加Morlet小波函数的时域波形波峰数,减小Morlet小波函数的频域带宽,从而减轻采用Morlet小波函数进行连续小波变换时的频域混叠现象。对于偏心故障及偏心和碰摩同时存在的复合故障信号,应用连续小波变换提取中心频率为25、75和100Hz的3个子频段信号。引入子频段提取信号的能量表达式,计算得到两种故障形式子频段信号能量值并进行对比。将中心频率25、75Hz这2个子频段提取信号能量值作为区分两种不同故障形式的特征量。通过实验采集三相感应电动机偏心,偏心 轻微碰摩,偏心 严重碰摩3组故障信号并进行信号分析,以验证该方法的有效性。     

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IPD小波包分析的感应电动机双重故障诊断

针对感应电动机转子断条和定子匝间短路双重故障诊断存在诸多不足之处,提出用小波包分解单相瞬时功率(IPD)的故障诊断方法。以单相瞬时功率为研究对象,建立转子断条和定子匝间短路双重故障模型。通过IPD频谱分析,验证故障特征频率;用小波包变换分解IPD信号得到节点系数的变化情况,计算节点系数的均方根值变化率。仿真结果证明双重故障特征频率在IPD频谱中表现明显,小波包变换后得到的节点系数均方根值(RMS)变化率可以诊断故障。利用小波包分解IPD信号诊断双重故障,方法简单可行,为双重故障诊断提供了新的方法思路。     

电压波动对异步电动机转子断条故障检测的影响

基于瞬时无功功率信号分析的异步电动机转子断条故障检测方法,当电压发生波动时其调幅波的频率分量会反映于瞬时无功功率信号的频谱中,进而对该类检测方法的准确性造成不利影响。利用奇异值分解技术和Frobenius范数比的方法从原始电压信号中提取波动信号,提出了电压波动系数的概念,以此量化电压波动的大小。该系数还可以反映电压波动对该类检测方法影响的程度;进一步,以是否影响该类检测方法为判据,推导出了异步电动机的电压波动系数的阈值。在进行基于瞬时无功功率信号分析的转子断条故障检测之前,首先对电压信号做波动分析以判断电压波动是否影响故障检测,使传统方法更加可靠,数据仿真和实验结果证明该方法是切实可行的。     

笼型转子断条感应电动机的易解数学模型

针对断条破坏了电机原有对称关系而使建模仿真变得困难,采用综合矢量法,建立了转子断条感应电动机易于求解的数学模型.对电机暂态及稳态仿真揭示了定子电流幅值与转矩随时间脉动的故障特征,得出了转子导条电流分布规律,表明与断条相邻及相距一对极距的导条电流最大.引人关注的是在转子端环间出现端电压,其值反映了转子电路不对称程度;揭示了故障特征随电机负载变化规律.定子电流实测与仿真结果相吻合证实了结论正确,有助于感应电机在线故障诊断.     

基于电磁转矩特征频率提取的感应电机转子断条故障诊断

分析了信号复值小波变换的瞬时频率提取原理,根据复解析小波系数的相位信息给出了信号瞬时频率提取算法,将其应用到电机启动电磁转矩信号中转子故障特征的提取上,实现转子断条故障的可靠诊断,并给出了电磁转矩计算及实验结果,实验证明了该方法的有效性。     

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。