300 MW机组的锅炉给水泵电机振动故障诊断

针对某台300MW机组锅炉给水泵电动机的振动故障特点,进行了现场振动测试、数据分析与故障诊断,并通过检查得以证实设备故障振动的确切原因,并对电动机鼠笼断条影响设备振动的故障机理进行了分析。     

基于PSO优化LS-SVM的异步电动机振动故障诊断

为了提高异步电动机振动故障诊断的准确性,提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的异步电动机振动故障诊断方法。先通过实验室对异步电动机各类故障的振动进行测试,对测试数据进行预处理,选择异步电动机不同位置振动信号的特征频率作为系统的输入,然后利用训练好的粒子群算法优化后的最小二乘支持向量机进行异步电动机振动的故障诊断。最终结果与其他诊断方法对比表明：该方法克服了样本训练时间较长并容易陷入局部收敛的缺点,同时诊断的准确率较高,有效地避免了异步电动机故障的误诊断。     

大型电动机故障诊断与保护理论综述

分析了大型电动机故障诊断与保护理论的研究现状和发展趋势,主要讨论了以过流保护为基础的电动机常规保护、基于对称分量法的新型综合保护、基于先进信号处理方法及多回路理论的大型电动机在线监测和故障诊断。认为内部故障定量分析方法的理论突破是实现大型电动机故障早期诊断的关键,这一理论和先进信号处理方法及微机技术的结合可望使大型电动机的故障诊断与保护取得新的突破。     

永磁直流电动机故障机理分析与研究

电机故障特征相量的确立是进行故障诊断的前提。全文对永磁直流电动机生产线上常见故障的机理进行了分析,并在此基础上提出了基于电流分析的永磁直流电动机故障诊断的特征相量确立和提取方法,为进一步实现故障的决策与分离奠定了基础。实验研究表明理论分析与实验结果是一致的。     

一种基于模糊故障Petri网的三相异步电动机故障分析方法

为提高三相异步电动机运行的稳定性,采用模糊故障Petri网理论对运行电动机进行状态评价与故障诊断。根据电动机故障逻辑关系,结合Petri网建模方法,建立电动机的模糊故障Petri网模型;提出变迁使能点火判别矩阵,结合MYCIN置信度矩阵法的正向推理算法,实现电动机运行状态的准确评价;逆向推理算法即为故障诊断过程,提出一种更为简洁的全矩阵推理算法,使诊断速度极大提高;采用最小割集理论进行优先诊断能够很好地避免诊断的盲目性;最后对电动机部分故障模型进行演绎分析,并通过故障树、统计数据和方法对比验证推理模型的可靠性和合理性。     

异步电动机故障诊断系统

对电动机进行状态监测与故障诊断主要有两种形式：一种为在线监测,主要用于监测电动机的电流、电压、温度、振动等有无明显异常,虽对信号分析较少,但强调实时性和数据的连续记录、数据的管理;另一种为定期（或根据需要）进行监测与故障诊断,主要侧重对采集信号的分析,诊断电动机健康状况：判断有无故障、故障类型、故障程度,特别是故障的早期诊断。本文介绍的电动机故障诊断系统属后一种,为早期诊断。     

基于小波包的异步电动机故障分析

小波包分析是一种能有效进行时-频定位和微弱信号提取的方法,它对信号具有最优降噪处理能力。采用小波包分析法来提取异步电动机振动信号的故障特征,并将电机故障信号和正常信号的特征频段能量进行对比,给出定量对比的结果,充分说明故障与无故障之间存在明显差异,从而实现异步电动机的故障诊断。实例证明该方法正确有效。     

大型汽轮发电机组油膜失稳故障研究与分析

汽轮发电机组油膜失稳是现场常见的振动故障,一旦发生将产生严重的后果。通过分析油膜失稳故障案例,总结故障发生的主要原因有外界扰动过大、轴承标高不当、轴承间隙不适、轴承型式不当和润滑油温过低,分析了低频振动频率、振幅变化与运行参数关系及其他相关特征,给出故障处理措施。根据分析结果,提出了油膜失稳故障诊断的依据和预防油膜失稳故障的措施,为汽轮发电机组安全运行提供技术参考与借鉴。     

笼型感应电动机转子非对称运行时磁场变化规律的研究

以一台笼型感应电动机为例,定义了电动机转子非对称运行时的电磁场计算模型。基于数值分析方法的基本原理,运用电磁场计算分析软件ansoft,对电动机转子处于不同断条故障程度时的电磁场进行了计算,并总结出了磁场中各量随故障演化程度而变化的规律,数值计算结果与实验数据的比较,验证了转子故障有限元模型的合理性。通过对不同故障情况下的气隙磁密3次谐波含量的研究,提取了可判断转子断条故障的有效特征量,为转子断条故障诊断提供了理论依据及故障诊断新方法。     

基于非线性状态观测器的无刷电机故障诊断

为了对无刷直流电动机的非线性系统实现快速、精确的故障检测,采用精确的无刷电机非线性系统模型,并应用RBF神经网络,设计了一种非线性状态观测器,通过观测器的估计值与实际输出值之间的残差来判定无刷电机故障与否,并将无刷直流电动机非线性模型在某一工作点附近线性化,采用线性观测器的方法对其进行故障诊断的仿真并与非线性故障诊断方法相比较。结果表明,对于在多工作点工作的无刷直流电机,该方法能获得更精确的故障检测结果。     

电厂旋转机械设备振动问题处理案例分析

介绍过去几年对某汽轮机、发电机、凝结水泵驱动电机和脱硫增压风机振动问题处理过程的案例分析,说明振动故障诊断和治理技术的实际应用及效果。这些故障涉及轴承失效、发电机动态匝间短路、结构共振和不稳定质量不平衡。每个案例分析中均给出诊断结论的评述以供参考。     

电动汽车电机驱动系统故障与失效模式分析

结合传统汽车故障与失效模式的分类方法,将电动汽车电机驱动系统的故障、失效模式进行了分析与总结归类,指出了故障发生的原因和相应的处理措施。基于电动汽车电机驱动系统的特殊性,将故障分为硬性故障和软性故障,提出了一套适合电动汽车电机驱动系统故障诊断与容错的控制策略。     

基于多数据融合的电机故障诊断方法研究

电机作为各类电驱设备的主要动力装置,具有结构简单、控制方便、能效高、无污染等优点.在电机运行过程中,受载荷多变、零部件老化、散热条件差等影响,故障频发,进而降低电驱装置的工作效率和稳定性.此外,电机故障种类繁多,各故障的征兆与表现又极其相似,不同故障产生的原因也错综复杂,这极大地提高了电机故障诊断的难度.传统的电机故障...     

基于BP神经网络的大功率直流电机故障诊断研究

提出了一种用人工神经网络实现直流电机故障诊的方法。推导了故障诊断所需的特征参量。在特征参量的基础上改变了传统的电机故障分类方法,将电机故障分为电枢故障、励磁故障、换向器故障和机械故障4类。以MATLAB仿真数据为基础,训练了一个可行的神经网络。测试结果表明,对电机故障诊断的正确率较高,可行性较强,建立的故障诊断模型有效地实现了特征参量提取和故障映射的功能。     

Diagnosis of stator inter-turn short circuits in DTC induction motor drives

This paper addresses the subject of stator fault diagnosis in direct torque control (DTC) induction motor drives. The particularities of the behavior of a DTC drive, when in the presence of inter-turn short circuits, are exploited, thus allowing the proposal of two different approaches for the diagnosis of this type of fault. One of the proposed diagnostic techniques is the well known motor current spectrum analysis. It is demonstrated that in a DTC induction motor drive, with stator inter-turn short circuits, the action of the torque and flux controllers introduce a strong third harmonic in the motor supply currents, which can be used to detect this type of fault. The other diagnostic technique is based on the multiple reference frames theory, recently proposed by the authors for the diagnosis of stator faults in line-connected motors. Here, its use is exploited in the diagnosis of stator faults in DTC induction motor drives. Simulation and experimental results demonstrate the effectiveness of the two proposed techniques for the diagnosis of stator faults but emphasize the fact that the multiple reference frames technique is the preferred one when the residual asymmetries of the motor are not negligible.     

电机转子断条故障诊断方法探讨

通过综合国内外相关理论,对笼型异步电动机几种转子断条故障诊断方法进行了研究.仿真或实验验证结果表明,所有的方法对检测笼型异步电动机的转子故障是有效的.在此基础上讨论了转子断条故障诊断方法的发展趋势,为电机转子断条故障研究者提供了理论指导.     

基于笼型电动机转子断条故障的诊断分析

为了解决目前已有的故障诊断方法只能诊断出电机是否发生转子断条故障而不能诊断出转子断条数目的问题,对电机转子断条故障进行了仿真和断条数目诊断方法的研究。首先对Y2-132M-4型的鼠笼式三相异步电机进行了建模,利用建立的模型对发生不同断条数的电机故障进行了仿真研究。然后,提出了基于机器学习的对转子断条故障的断条数目进行诊断的算法。实验结果表明,所提出的故障诊断分类方法实现了电机不同数目的转子断条故障的智能诊断分类,且诊断分类准确率达100%。     

振动故障模糊诊断方法的研究

在建立故障机理研究和故障诊断的数学模型的基础上,分析了振动故障模糊诊断方法存在的问题。根据征兆对故障的肯定和否定程度,提出了模糊筛选矩阵,建立了反映故障诊断本质的数学模型。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别和准确诊断,将数据融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。首先在数据融合级上对故障特征量进行分类处理,然后采用多层神经网络进行故障特征级融合和电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DS(DempserShafer)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明,该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,能够满足诊断的实时性要求。