基于定子电流分析的异步电机转子绕组故障诊断系统

本文分析了笼型异步电机转子绕组故障形成的原因，通过对电机定子稳态电流的分析，提出采用频率细化技术、自适应陷波技术，提高故障诊断的可靠性。通过对电机定子起动电流时频分析，提出采用起动电流中特定频率分量进行故障诊断的新方法。根据分析结果研制了实用可靠的故障诊断系统。     

感应电动机转子绕组故障对电机起动性能影响分析

基于多回路理论,建立感应电动机暂态分析的数学模型;分析了感应电动机转子绕组故障对电机起动性能的影响.研究表明,电机转子绕组故障使电机起动转矩下降,谐波转矩大大增加;起动转速上升变缓,起动时间增加,起动困难;定转子起动电流发生畸变,衰减速度下降;定子电流的某一频率分量在电机起动过程中两次出现峰值点.动态分析的某些结论可以用于进行电机转子绕组故障诊断.     

异步电机运行过程中转子故障诊断综述

转子故障是异步电机的主要故障之一.目前,对其进行检测的方法普遍是基于定子电流的方法.本文以定子电流作为分析信号,对电机不同运行状态(包括起动、稳态及失电)的转子故障检测方法进行总结,目的是为从事电机故障诊断的研究人员提供一定参考.     

大型异步电机转子绕组故障特征量的新研究

定子电流中频率为(1-2s)f1的边频带是分析异步电机转子绕组故障的基本特征量.本文分析了影响电机转子绕组故障特征量的因素,指出速度波动、负载转动惯量等与电机故障特征量的关系,提出了电机转子绕组故障特征量的修正方法.     

利用失电残余电压诊断异步电机转子绕组故障

对利用失电残余电压诊断异步电机转子绕组故障进行研究。首先，对电机失电后定子残余电压进行分析，讨论了定子失电残余电压的产生、性质；其次，分析了完好电机和转子绕组故障电机定子失电残余电压的谐波成分；最后，通过仿真计算与实测研究，验证了理论分析的正确性和基于失电残余电压的电机转子绕组故障诊断方法的可行性。     

一种利用融合相关谱的异步电机故障诊断方法

为提高异步电机故障诊断的可靠性,针对故障特征频谱分量小信号、多成分、难识别的问题,提出一种异步电机融合相关谱故障诊断方法.该方法基于多源信息融合的思想,采用电机定子电流和振动信号的融合相关谱特征作为转子断条及定子匝间短路故障的诊断依据.通过将含有相同故障频率分量的特征信号作融合相关分析,建立不同信号间的相关关系,能够有效抑制单一信号频谱中与故障识别不相关的频谱分量,使得电机故障特征频率分量更加突出,降低故障识别难度.通过仿真分析,揭示了融合相关谱特征频率与电机故障类型的对应关系,实现了转子断条及定子匝间短路故障的快速诊断,并与单一信号频谱分析进行对比,验证了该方法的有效性和实用性,对于异步电机运行状态的准确监测具有重要意义.     

基于串级绕组的新型永磁同步电机起动性能分析

针对异步起动永磁同步电机在起动过程中电流大,起动转矩小的问题,本文提出一种串级绕组理论。利用定子串级绕组产生的谐波磁场与转子分匝线圈组相互作用,优化电机的起动性能。文章通过阐述串级绕组理论,给出电机模型与定转子设计方案,并基于等效电路分析样机实际工作原理,最后运用有限元法从样机的转速、空载起动性能、带负载起动、气隙磁密和堵转转矩五个方面进行仿真。试验结果表明,应用串级绕组理论可以在提高起动转矩的同时降低起动电流,抑制起动时定子电流对转子永磁体的退磁效应,并且电机的稳态性能保持不变。     

自起动永磁同步电动机稳态运行鼠笼电流分析

通过理论分析和有限元仿真,对定子绕组采用△联接的自起动永磁同步电动机的气隙磁场、转子阻尼绕组的电流、转矩、转速、损耗等进行分析,可以得出定子绕组采用△联接时,不仅会大大增加稳态运行时的转子铜耗,还会引起转矩、转速的波动。因此,定子绕组应慎用△联接。将△联接与Y联接的电机做了对比分析。     

鼠笼感应电机转子断条和端环开裂的故障诊断和参数计算

该文采用磁导分析的方法，通过对定转子绕组中单元绕组的分析，研究气隙磁场。考虑气隙高次谐波的影响，从而导出定转子三相绕组的参数计算，为转子故障时的电流分析计算，提供理论基础和计算方法。该文分析了转子导条断条和端环开裂故障时的物理模型，给出了电机的定转子绕组的参数计算表达式，从而导出转子故障时的电流和频谱分析。该文对电机在dqn任意速坐标系中，电机在故障时定子电流的轨迹，为电机的故障诊断和在线监测提出了一种新的方法。较以往的电流监测方法更有利于克服边频带的影响。     

基于小波脊线的笼型异步电动机转子断条故障特征提取

提出了基于小波脊线的渐近信号特征频率提取算法,并应用到异步电机转子故障特征提取中.异步电机转子出现断条故障时,定子电流中相应地会含有频率为(1-2s)f1的故障特征分量.由于异步电机起动过程中转差率s是由1→0连续变化的,故(1-2s)f1将以f1→0→f1的规律进行变化,因此可以通过应用小波脊线分析异步电机定子起动电流信号来提取转子断条故障特征.实验结果证明了本方法的有效性.     

Experimental validation of doubly fed induction machine electrical faults diagnosis under time-varying conditions

This paper investigates a new diagnosis technique for incipient electrical faults in doubly fed induction machine for wind power systems under time-varying conditions. The proposed method is based on currents frequency sliding pre-processing, and discrete wavelet transform thereby. The mean power calculation of wavelet signals, at different resolution levels, is introduced as a dynamic fault indicator for quantifying the fault extents. The approach effectiveness is proved for both stator and rotor faults under speed and fault varying conditions. Simulation and experimental results show the validity of the developed method, leading to an effective diagnosis procedure for stator and rotor faults in doubly fed induction machines.     

采用Park变换感应电机转子复合故障检测

针对感应电机转子断条与偏心故障特征受定子电流基波信号的影响而难以提取的难点,提出了一种基于旋转Park变换滤波的感应电机转子复合故障检测方法.该方法利用电压与电流基波频率相等,通过旋转Park变换,将电流Park矢量的基波正序分量完全滤除而不影响其它的谐波分量,从而使转子断条和偏心故障特征更清晰地显示出来,然后对旋转Park变换滤波后的电流Park矢量的频谱进行分析,可以准确检测到电机转子复合故障时的故障特征.解决了电流频谱分析方法转子故障特征频率分量容易被基波湮没而难以突出故障特征的问题.实验结果表明,应用该方法可有效的对电机转子复合故障进行实时检测.     

小波－奇异值分解在异步电机转子故障特征提取中的应用

针对电流信号中异步电机的转子故障特征分量经常被电源频率分量淹没而无法准确检测的缺点,提出了一种基于小波-奇异值分解的转子故障特征提取方法。通过连续小波变换将电流信号中的各特征频率分量转换到时频分布空间中,对该时频空间进行奇异值分解将各特征频率分量分解到不同的正交特征子空间中,对特征子空间的选择重构可以有效地滤除电源频率分量而提取出转子故障特征分量。模拟数据和实际故障信号的应用表明,该方法提供了一种可实际应用的异步电机转子故障诊断方法。     

Online computational tools dedicated to the detection of induction machine faults

This paper presents online components calculation techniques for stator and rotor of the induction machine. Four techniques have been developed for online components calculation; the first one starts the calculation of the negative component of stator current space vector using the Discrete Fourier Transform (DFT) in order to detect the stator fault. The second technique is dealing with the detection of rotor fault by the Recursive Fourier Transform (RFT), This technique improves the signal acquisition and enhanced detection of components near the fundamental. The third technique allows improving of the rotor fault detection by the spectrum of analytical signal. The fourth and the last technique is the frequency analysis of the instantaneous power, which allows obtaining a singular signature of faults. These techniques have shown better detection, where each fault is characterized by a singular signature and therefore they improve the detection and diagnosis of faults. Experimental results applied on an asynchronous machine 5.5 kW, approve and validate these calculation techniques.     

基于Hilbert模量频谱分析的异步电机转子断条故障研究

转子绕组断条是异步电机最常见故障之一.在分析当前主要诊断方法的基础上,提出Hilbert 模量频谱分析方法对异步电机转子断条故障进行研究.将Hilbert模量定义为原始信号与其共轭信号的平方和,利用Hilbert模量将原相电流中的基波分量转变为直流分量,原频谱分析的转绕组断条的故障特征分量转变为频率为二倍转差频率的电流分量,决了相电流频谱分析方法中断条故障特征成分容易被基波湮没而难以突出故障特征的问题.文中研究了Hilbert模量频谱分析方法的原理和实现方法,并对偏心故障电机和转子断条电机分别进行仿真和实验研究.仿真分析和实验结果均表明,该方法对异步电机转子断条故障诊断具有较高的诊断精度和很好的频率分辨率,能克服传统的电流频谱法主频泄漏的影响,且工程实现方便.     

基于感应电机启动电磁转矩Hilbert-Huang变换的转子断条故障诊断

该文提出了一种感应电机转子故障诊断新方法。当感应电机转子出现断条故障时，转子绕组的不对称将会使电磁转矩谱中引入2sfs(s为转差率，fs为电网频率)谐波分量。利用砌bert-Huang变换中经验模态分解(EMD)方法对启动电磁转矩信号进行了分解，得到若干本征模态函数(IMF)。通过计算包含故障信息的IMF分量的瞬时频率，可以检测出转子断条故障。同时，根据包含故障信息的IMF的幅值可以进一步判断出转子断条根数。实验结果证明该方法是可行的。     

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。     

Analytical approach of the stator current frequency harmonics computation for detection of induction machine rotor faults

The aim of this paper is to analyze theoretically and experimentally the stator current of a three-phase squirrel-cage induction machine in order to show how it is influenced by electrical rotor faults. The approach used for this study analyzes the modification introduced by n broken rotor bars in the rotor cage magnetomotive force and then estimates the resulting frequency spectrum in the stator current. This approach is validated in a 3-kW 230-V/400-V 50-Hz 2850-r/min two-pole three-phase induction machine, showing the sensitive frequency components to rotor fault condition.     

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.