基于谐波小波的变频机转子断条故障诊断

变频机转子发生断条故障时,定子电流中将产生相应特征频率的电流分量。对这种特征信号的提取与监控,能够实现转子短条故障的检测。研究利用谐波小波的分频特性实现转子断条故障特征信号的提取方法。仿真结果和实际应用表明,这种方法能够准确地提取转子导条断裂故障的特征信号,是变频机转子导条断裂故障诊断的一种可靠的方法。     

基于谐波小波的变频机转子断条故障诊断

变频机转子发生断条故障时,定子电流中将产生相应特征频率的电流分量.对这种特征信号的提取与监控,能够实现转子短条故障的检测.研究利用谐波小波的分频特性实现转子断条故障特征信号的提取方法.仿真结果和实际应用表明,这种方法能够准确地提取转子导条断裂故障的特征信号,是变频机转子导条断裂故障诊断的一种可靠的方法.     

起动过程中变频机转子断条故障诊断方法仿真研究

在变频机组的常见故障中,转子断条故障是变频机常见故障之一,严重时会造成重大的经济损失和恶劣的社会影响.转子断条故障会在定子电流中产生故障特征频率分量,在起动过程中,此特征频率分量不易被工频分量淹没,有利于提取.利用Matlab建立变频机转子故障模型,利用小波脊线对定子电流分析并提取了转子故障特征.仿真实验证明在变频机起动过程中小波脊线能够很好地提取转子故障特征,实现了转子断条故障的实时诊断.     

基于小波变换的频谱细化方法在电动机故障检测中的应用

异步电动机转子出现导条或端环断裂后,定子电流中会出现(1±2s)f1的频率分量.考虑到此信号的特点,必须用高分辨率的频谱分析仪才能有效区分故障信号和工频信号,文中基于小波变换可提取信号所需频率成分的特性,利用小波变换频谱细化方法,通过软件编程实现故障信号的有效检测.     

基于小波变换的频谱细化方法在电动机故障检测中的应用

异步电动机转子出现导条或端环断裂后 ,定子电流中会出现 (1± 2s)f1 的频率分量。考虑到此信号的特点 ,必须用高分辨率的频谱分析仪才能有效区分故障信号和工频信号 ,文中基于小波变换可提取信号所需频率成分的特性 ,利用小波变换频谱细化方法 ,通过软件编程实现故障信号的有效检测。     

基于Park矢量模平方函数的异步电动机转子故障检测方法研究

提出了一种基于Park矢量模平方函数的高分辨率谱分析的异步电动机转子导条断裂故障检测方法，仿真研究结果表明，在短数据情况下，相对FFT分析技术而言，该方法频率分辨率更高，故障检测更为准确，且计算量小，有利于电机故障实时状态监测。实验证明，将该方法应用于异步电机转子故障检测，可准确检测出异步电动机在转子导条断裂时在定子电流中的故障特征成分，方法切实可行。     

变频供电异步电动机转子断条状态下变频器一次侧特征电流分析

异步电动机变频调速系统已经广泛应用于工业生产之中。实现变频调速异步电动机转子断条故障的诊断,对保障安全生产、提高生产效率有十分重要的意义。目前,已经提出的转子断条故障诊断方法多是针对定子电流信号做频谱分析。然而,在变频调速异步电动机运行过程中易于测取的多是开关柜二次侧电流信号,即供电电流(变频器输入侧电流)信号。该文分析了异步电动机转子断条故障特征分量穿越变频器对供电电流信号的影响,基于定子电流频谱分析方法,分别对定子电流(变频器输出侧电流)和供电电流做频谱分析。仿真和实验结果显示,在供电电流信号中存在转子断条故障特征分量,进而可以据此实现变频供电异步电动机转子断条故障诊断。     

基于小波包分析的异步电机转子故障检测

针对异步电机转子断条故障信号特征频率易被主频淹没的缺点,利用小波包分析法提取电机电流信号的故障特征频带能量,并以此为依据,基于"频率-能量-故障"模式,对异步电机转子断条故障进行检测信号,实验结果表明该方法能够有效检测转子断条故障。     

笼型异步电机转子断条故障诊断

通过对电机电流信号分析,提取电流故障特征,实现鼠笼异步电机系统的状态检测及电机电气故障诊断。对比较常见的转子断条故障进行分析,根据电流信号谐波分量的变化提取故障有效特征;对电机轴承故障电流进行分析,并根据多回路理论建立电机故障状态下的仿真模型,对电机转子断条故障运行状态进行了仿真。     

用频谱分析方法检测异步电机转子故障

本文对异步电动机转子故障的检测方法作了初步研究。转子出现导条或端环断裂后,定子电流中会反映出(1-2s)f_1频率分量。应用FFT,从定子电流频谱上可以判断电动机转子故障。考虑到信号的特点,在分析信号的选取和处理时采取了某些措施。文中对栅栏效应进行了分析,并提出一种消除其误差的方法。实践表明,由频谱分析方法来检测电动机转子故障是有效的。     

基于多重信号分类与模式搜索算法的笼型异步电动机转子断条故障检测新方法

提出了一种基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)与模式搜索算法(pattern search algorithm,PSA)的异步电动机转子断条故障检测新方法。MUSIC方法对于短时信号具备高频率分辨力,可以准确计算转子断条故障特征分量以及其他分量的频率;但对诸频率分量幅值和初相角则无法准确求解。因此引入PSA确定诸频率分量的幅值、初相角,并对1台Y100L-2型3 kW笼型异步电动机完成了转子断条故障检测实验。实验结果表明:基于MUSIC与PSA的异步电动机转子断条故障检测方法切实可行,适用于负荷波动、噪声等干扰严重情况。     

基于支持向量机的电机转子断条故障诊断

交流电动机转子断条故障诊断的问题可以归结为模式分类的问题,支持向量机是近几年来涌现的一种新型的针对小样本集合具有较好分类效果的方法.根据断条故障在定子电流谱中产生相应特征分量,本文利用窗提取的方法对定子电流谱进行转换,在不损失故障特征信息的前提下构造低维数特征空间,并在其中用SVM进行分类.同时针对实际应用中转差率s由于负载的变化而使故障特征频率位置发生变化的问题,分别在恒定负载和变负载条件下进行试验.断条情况为无断条、一根断条、连续两根断条三类,结果表明在恒定负载和变负载条件下都有较高的诊断正确率.同时因为整个诊断过程可以实现自动化,所以可实现在线诊断.     

基于希尔伯特和傅立叶变换的笼型感应电动机转子断条故障检测

针对笼型感应电动机转子断条故障时,频率为（1±2s）f1的故障特征分量容易被基频f1分量所淹没的特点,提出了一种基于希尔伯特变换和连续傅立叶变换的转子断条故障检测新方法。通过定子电流信号作希尔伯特变换取得反映转子断条故障特征的调制信号,然后再滤掉直流分量,最后进行连续细化傅立叶变换,以调制信号的频谱中是否存在2sf1频率分量来判断转子是否发生断条故障。仿真结果表明该方法具有可行性。     

Hilbert模量与MUSIC相结合的感应电机转子断条故障检测方法

为了提高异步电动机转子断条故障检测的及时性与准确性,将Hilbert模量与多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)相结合用于异步电机转子断条故障检测。Hilbert模量可以巧妙地转工频分量为直流分量,消除工频分量的不良影响。而MUSIC能够快速而准确地检测故障特征分量的频率大小,即使对于短时采样信号也有良好的性能,从而减少计算量。最后,通过仿真和以Y132M-4型感应电机进行试验验证了基于Hilbert模量与MUSIC相结合的异步电动机转子断条故障检测方法的有效性。     

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.     

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。     

转子断条机理分析与检测准确度研究

随着产业升级、可靠性需求逐渐上升,电动机的故障检测成为当前研究的热点问题。由于电机可检测的信号较少、负载工况复杂、信号处理误差等原因,鼠笼型电机转子断条特征存在较难检测的问题。以电机转子断条（坏条）作为研究对象,经过断条故障有限元仿真建模,通过多种信号处理方法研究对比,提出一种准确率较高、抗干扰性较优的检测方法,达到甄别转子断条（坏条）故障类型及预测故障程度的目标。     

Rotor bar fault diagnosis in three phase induction motors by monitoring fluctuations of motor current zero crossing instants

This study describes broken bar detection in induction motors without using additional sensor. It is based on observation of the fluctuations of stator current zero crossing times (ZCT). Instead of sampling motor current with a high resolution A/D converter, zero crossing instants are recorded as waveforms cross zero. Fluctuations in the intervals between successive zero crossings of the three phase current waveforms are analysed using Fast Fourier Transforms (FFT). Diagnostic information is found in the spectrum of the ZCT signal through the presence of specific fault related frequencies. A rotor bar fault is manifested as an increase in the amplitude of the 2sf and other spectral components. This paper analyses the effect of an electrically unbalanced rotor on the ZCT spectrum of stator current, and discusses the various frequency components associated with rotor bar faults seen in the ZCT spectrum. It is important to eliminate the dependence of the index on the parameters of the induction motor. Particularly, the effect of motor inertia, supply harmonics, and variable load are discussed to increase the reliability of the rotor fault index, and simulation results are presented. It is found that the 2sf frequency component is independent of inertia, load, and harmonics, and thus it is suitable as an index for broken rotor bar.     

复杂输入下自适应滤波器的过渡过程处理方法

针对复杂输入信号下自适应滤波器的过渡过程对滤波性能及信号特征提取有重大影响,提出一种自适应滤波器过渡过程处理方法。给出了过渡过程影响信号特征提取的评价指标及方法;通过舍弃对消器输出的过渡过程数据排除过渡过程影响,并依据评价指标随舍弃数据长度增大的优化趋势确定舍弃数据的长度。最后,将基于该过渡过程处理方法的自适应滤波器应用于变频调速下笼型异步电动机的断条故障诊断中。实验证明,该方法可以避免输入信号的谐波分布及初始相位变化对自适应滤波器的影响,有利于提高断条故障特征提取的准确率。