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为有效对井下直线电机泵进行故障检测,解决油气田井下直线电机泵的故障率居高的问题,以实测数据为研究载体,简要分析了井下直线电机泵的故障特点和故障检测原理,根据故障特点设计了基于Linux操作系统的软件检测平台。仿真实验中完成了对系统的调试和实际应用,平台的人机交互性和检测结果的有效性展示了该检测系统具有良好的应用前景。 相似文献
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磁悬浮直线开关磁阻电机继承了直线开关磁阻电机的优点,结合有效的悬浮设计方案,在磁悬浮运输系统中具有一定的应用潜力。研究了磁悬浮直线开关磁阻电机的悬浮模块及其改进结构,分析磁场分布和磁路模型,在此基础上,利用有限元软件进行仿真,通过结果分析发现所提出结构具有天然解耦的结构特点,可以实现悬浮力控制和推力控制解耦以及悬浮力控制与动子前进位置解耦,通过线性调节悬浮电流即可线性控制悬浮力,使悬浮电流控制为标量控制,大大降低了悬浮控制系统的复杂性。此外,改进结构可以有效提高悬浮电流利用率,减小悬浮绕组损耗。 相似文献
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基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在电机故障诊断技术中,电机振动信号最能全面反映电机的运行状态.由于电机振动信号属于非平稳随机信号,传统的傅里叶变换从频域角度进行信号分析,只能说明信号中某频率成分幅值的大小和频率密度,不能检测奇异信号点的时域信息,而且还可能将含有丰富故障信息的微弱信号作为噪声滤去.因此,不能完全满足故障信号特征提取的要求.为解决这一问题,提出一种基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法,该方法采用小波时频分析技术对电机故障振动信号进行消噪滤波,通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征,应用BP神经网络进行故障识别,并采用Matlab仿真软件予以实现.结果表明,该方法不需要建立电机的故障诊断模型,能有效提高电机故障诊断的准确性. 相似文献
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电机故障自动识别在电机生产线上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
电机出厂检测非常重要。为了确保质量控制,目前电机厂多是通过操作者听电机声音判定噪声故障。而该文将研究模式识别技术在小型电动机生产线上电机故障检测中的应用。由于工业现场环境,系统首先采用小波分析对振声信号进行消噪,提取有用信号。再利用小波技术多分辨率特点和小波能谱熵提取故障信号的特征信息,最后结合概率论参数区间估计法获得小波熵带,对故障电机自动识别。 相似文献
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采用仿真分析与实验验证相结合的方法研究了横向磁通磁悬浮直线电机的自稳定能力及其电磁力特性。建立横向磁通磁悬浮直线电机三维电磁计算模型,利用有限元软件研究了电机次级电流分布以及电磁轨道几何参数、电气参数对电机性能的影响规律。研制实验验证样机,利用搭建的实验平台,测试在不同励磁电流大小、频率和悬浮气隙的条件下,电机次级所受到的驱动力、悬浮力、导向力的变化情况,并与仿真结果对比,验证有限元仿真模型的有效性与准确性,为横向磁通磁悬浮直线电机在轨道交通等领域的应用提供理论支撑。 相似文献
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电机是一种复杂的旋转机械,故障种类多而且难以辨别。为了对电机的常见故障进行正确、快速地检测,在分析电机故障特征的基础上,对采集来的电机振动信号的时域和频域进行了小波包分解;利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波系数重构,诊断故障发生的类型。仿真试验结果表明:小波包分析是对电机故障进行检测的有效方法,同时也给出了一种思路,为电机故障实时检测提供了理论依据。 相似文献
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基于小波包分析的电机故障检测 总被引:5,自引:1,他引:4
电机是一种复杂的旋转机械,故障种类多而且难以辨别。为了对电机的常见故障进行正确、快速地检测,在分析电机故障特征的基础上,对采集来的电机振动信号的时域和频域进行了小波包分解;利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波系数重构,诊断故障发生的类型。仿真试验结果表明:小波包分析是对电机故障进行检测的有效方法,同时也给出了一种思路,为电机故障实时检测提供了理论依据。 相似文献
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基于倒频谱分析的电机故障检测 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了倒频谱分析的基本原理及在电机故障检测中的应用.对于电机运行过程中所形成的耦合故障导致故障类型识别困难的问题,提出了运用倒频谱分析与小波分解相结合的电机故障检测方法.它能将功率谱上成族的边频带谱线简化为更易于观察的单根谱线,将两者优势相结合,实现电机耦合故障分离和故障特征提取,为电机复合故障诊断提供了新的途径和方法. 相似文献
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The production of a submersible pump can be optimized with the use of a microcomputer-controlled variable frequency drive. A new approach to monitoring the pump and motor performance is presented. Instead of downhole sensors, pressure bomb, or acoustical wave method, the three-phase induction motor is used as a sensing instrument to determine downhole pressure, both static and flowing. A new electronic device, installed at the surface, has been developed and tested to monitor the actual revolutions per minute (r/min) of the downhole pump and motor. Using the basic induction motor equivalent circuit, the motor terminal voltage can be determined and thus controlled to meet the motor manufacturer's design criteria. The detailed analysis then permits calculation of the liquid level which can be used as the governing parameter for oil production. Also a method is discussed to prevent cavitation, determine specific gravity, and calculate downhole temperature. 相似文献
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针对航空燃油泵用无刷直流电机(BLDCM)发生堵转故障现象,从故障原因、故障检测技术、故障严重程度、故障可控性及故障影响范围出发进行深入的研究,旨在提出并验证一种工程上可用的BLDCM故障检测方法与故障应急控制机制。针对BLDCM发生堵转时与堵转后的运行工况,设计了一套基于BLDCM转速和母线电流的故障检测与应急控制机制;完成了对BLDCM堵转故障检测及应急控制机制仿真。借助已有的燃油泵用BLDCM试验台,完成BLDCM堵转故障条件下的故障检测与应急控制机制验证。在传统的堵转故障停机保护基础上,针对BLDCM运行过程中堵转故障发生的几率和消失的先后,设计了一种降低PWM占空比延时重启的堵转故障应急控制机制,提高了堵转故障后系统的生存能力,降低了虚警率。结果具有技术成熟度和工程应用价值。 相似文献
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随着电力系统智能化水平的提高,使得电力系统关键设备运行健康状态的检测要求不断提高。声学检测技术因具有无损检测、准确性高、应用前景广泛及定位方便等特性而成为电力系统故障检测技术领域的研究热点。首先,阐述了声学检测技术的机理,并且总结了声学检测技术在电力系统中的应用架构;其次,分别从声源信号采集、故障诊断、故障定位及典型应用场景等方面综述了电力设备故障声学检测技术的关键问题与研究现状;最后,分析了电力设备故障声学检测技术的局限性,并提炼出声学检测技术可能的四大研究方向。 相似文献
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海洋油田测井装置电机驱动供电方式的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对海洋油田测井装置,对其驱动液压泵电机的供电方式进行了研究,比较分析了七种供电方式的优缺点,提出了一种最有应用前途的马达电机供电方式.种供电方式克服了传统的"调压器加变压器"的海洋油田测井电源方案的诸多缺点,具有体积小、质量轻、电压调节方便、起动电流小、动态响应快、智能化程度高等优点.种供电方式由多个IGBT功率变换单元组成,经过了多个电压变换环节,实现了从单相AC 110 V低压至双相AC 600~AC 1200 V中压的变换.该电源装置设计方案新颖、技术先进、性能指标优越,可以在海洋油田测井行业内推广应用. 相似文献
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提出了一种基于DSP硬件平台对电动机进行综合保护的解决方案。保护装置包括继电保护部分和故障检测部分:继电保护部分应用对称分量法对电动机进行各种形式的电气故障进行保护;故障检测部分采用电流频谱分析法从定子电流信号中提取出转子故障特征频率分量,对机械故障进行检测警告用户。选用易于获得的单相定子电流作检测部分与保护部分之间的联系,利用DSP的强大数字信号处理能力保证装置的一体化实现。 相似文献
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变压器潜油泵是大型变压器强油冷却系统的关键附属设备,由于潜油泵故障发生放电,从而使因故障产生的乙炔气体进入到变压器油中,严重威胁变压器安全稳定运行。文章对潜油泵故障引起变压器油色谱异常进行了分析。 相似文献
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It is well known that motor current is a nonstationary signal, the properties of which vary with respect to the time-varying normal operating conditions of the motor. As a result, Fourier analysis makes it difficult to recognize fault conditions from the normal operating conditions of the motor. Time-frequency analysis, on the other hand, unambiguously represents the motor current which makes signal properties related to fault detection more evident in the transform domain. In this paper, the authors present an adaptive, statistical, time-frequency method for the detection of broken bars and bearing faults. Due to the time-varying normal operating conditions of the motor and the effect of motor geometry on the current, they employ a training-based approach in which the algorithm is trained to recognize the normal operating modes of the motor before the actual testing starts. During the training stage, features which are relevant to fault detection are estimated using the torque and mechanical speed estimation. These features are then statistically analyzed and segmented into normal operating modes of the motor. For each mode, a representative and a threshold are computed and stored in a database to be used as a baseline during the testing stage. In the testing stage, the distance of the test features to the mode representatives are computed and compared with the thresholds. If it is larger than all the thresholds, the measurement is tagged as a potential fault signal. In the postprocessing stage, the testing is repeated for multiple measurements to improve the accuracy of the detection. The experimental results from their study suggest that the proposed method provides a powerful and a general approach to the motor-current-based fault detection 相似文献
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New Concept for Lifting in Onshore Oil Wells 总被引:1,自引:0,他引:1
《Industry Applications, IEEE Transactions on》2008,44(4):951-961