基于Park矢量旋转滤波的感应电动机断条故障诊断

讨论鼠笼式电动机转子断条故障诊断,用Park变换将电动机的三相电流由三维坐标系变换到二维坐标系,使得三相电流的三次谐波相互抵消。介绍了Park矢量旋转滤波的原理。分别用Park矢量复平面法、傅里叶变换法及Park矢量旋转滤波法,对电动机故障情况进行诊断。实验结果说明Park矢量旋转滤波方法可靠。     

三相异步电动机转子断条故障的谐波分析

主要研究三相异步电动机转子断条、气隙偏心这两种状态下的故障特征。采集了电动机的定子电流信号,通过对电流信号作FFT频谱分析,提取电流的故障特征,实现异步电动机系统的状态检测及电动机电气故障诊断。仿真实验结果发现单纯的傅里叶变换缺乏对信号局部特征的描述能力,不能有效地从定子电流的谐波中提取到故障特征。     

灰色关联度理论在电动机断条故障辨识中的有效性分析

为能更好地判定异步电动机出现断条故障的严重程度,根据灰色系统理论,计算电动机三相定子电流与完好电动机的灰色关联度,可确定电动机断条故障的严重程度,再通过测量完好电动机、一根断条电动机、三根断条电动机的三相定子电流,得到原始实验数据,最终按计算结果来判定异步电动机处于断条故障的严重程度。灰色关联度理论按现有的矢量方法相比较,验证了该方法的可行性。     

基于主成分分析的故障电动机异常点搜索方法

运用主成分分析法,经过矩阵变换、降低维数以及提取故障信息的主要特征,实现对故障电动机转子三相定子电流的特征提取。使用Matlab 8.3对实验所得的三相定子电流数据进行处理,得到完好电动机、转子断条故障电动机和气隙偏心故障电动机的主成分分析结果,为鼠笼异步电动机的故障诊断提供了一种有效的分析方法及相关故障样本。     

基于D-S证据理论的感应电动机故障诊断分析

采用D-S证据理论对感应电动机进行转子断条和定子匝间短路的故障诊断。基于小波包变换的频率划分特性,对定子三相电流信号进行小波包分解,利用节点系数的均方根值构建电动机转子故障的特征矢量(证据体);求取证据体对转子故障所赋予的基本概率分配函数值,然后根据D-S证据理论融合规则进行数据融合处理,实现对电动机转子断条故障的准确识别。用相似的方法也准确诊断了定子匝间短路故障。     

基于相空间重构和模糊聚类的电动机故障诊断方法

根据笼型异步电动机断条故障的基本规律及相空间重构和模糊聚类的物理意义,利用相空间重构把非线性时间序列重构成低阶非线性系统的组合,对三相电流信号进行分析、提取信号特征,对重构后的电流轨迹进行辨识和定量分析,实现故障深入诊断。利用实验数据和仿真验证:该方法可用于笼型异步电动机转子断条故障的检测。     

基于QCS的三相交流异步电动机故障诊断方法研究

为能准确、快速识别电动机故障发生初期其微弱的故障信号,同时省略对其携带故障信号的具体相电流的判断,设计了三相电流平方和QSC运算方法来放大和转移特征频率,并可以很好地整合故障特征频率。在试验台中设计断条和偏心两种故障状态,将获得的三相电流数据导入Matlab中,使用QSC模型对数据进行识别,并对正常的电动机进行对比,成功分离出故障信号频谱,准确直观呈现出电动机的故障特征。此方法操作方便,结果准确直观,测试性能优越。     

基于谐波检测的断相保护方法研究

断相故障是导致三相异步电机损坏的主要原因之一,现有断相鉴别方法需要进行复杂的数学运算,数据精度和计算速度受算法性能影响较大。基于此,提出一种根据二次谐波在三相电流包络信号中的占比来鉴别断相故障的新方法。文章分析了典型的断相故障特征,通过傅里叶级数变换,计算出电机对称运行、单相运行、非对称运行状态下二次谐波在三相电流包络信号中的占比,并针对相不平衡工况进行了验证,给出了硬件电路设计原理。实际应用证明,该方法实现简单,对断相故障非常敏感,能够准确识别断相故障,不易受到三相电压幅值不平衡的干扰,适应范围广,为及时、有效地鉴别出断相故障提供了一种新的可行方法。     

利用相关性基波消去法诊断电动机转子断条故障

异步电动机转子故障时,定子电流中的故障特征分量被基波信息淹没而难以识别。提出基于相关性基波消去法,用改进的相关算法提取定子电流基波信号的幅值与相位,将滤除基波分量的故障信号作频谱分析,可容易诊断出转子断条故障。该方法无需复杂的坐标变换,计算量小,实时性高。实验结果表明,即使在轻载情况下,该方法具备较强的故障辨识能力。系统只需采样单相电流信号和电压频率信号,工程成本低,易于实现。     

应用经验模态分解下的AR模型提取电动机故障特征

为有效地诊断电动机断条故障,提出了一种基于EMD-AR模型的电动机断条诊断的信号分析新方法。该方法将时间序列的AR模型引入到电动机断条故障诊断中,采用了经验模态分解方法将电动机的电流信号分解成若干个平稳的IMF分量,对前三个分量建立AR模型,并对固有模态函数进行功率谱分析。通过对比正常电动机、一根断条满载电动机和一根断条空载电动机的A相电流信号的IMF1(V)~IMF3(V)分量,通过AR模型估计的功率谱图提取故障特征并分析。仿真和实验结果表明,此方法能有效识别电动机断条故障。