基于小波包分析的笼型异步电动机转子断条在线检测方法

本文简单介绍了笼型异步电动机转子断条在线检测方法,指出如何正确识别电动机转子断条与负荷波动仍是一个亟待解决的突出问题。对应用小波包分析实现转子断条在线检测作了可行性研究,指出根据电动机定子电流信号的小波包分解系数完全可以检测转子断条故障。在此基础上,提出了一种新的基于小波包分析的转子断条在线检测方法,其突出优点在于可正确识别电动机转子断条故障与负荷波动。数字仿真及实验结果证明该方法是切实可行的。     

基于小波包改进算法的电机转子断条故障诊断

在异步电动机发生转子断条故障时,定子电流中会出现(1-2s)f频率分量,以此作为故障特征频率分量,但相对于基频f,其幅值较小且靠近基频,容易被淹没。本文采用的一种基于小波包分解与单节点重构改进算法,可以突出故障特征频率分量(1-2s)f,避免基频影响。仿真和实验结果均表明,该方法能够准确地诊断出电机转子断条故障。     

小波分析应用于笼型异步电动机转子断条在线检测初探

简单介绍了笼型异步电动机转子断条在线检测方法,指出如何正确区分电动机负荷波动与转子断条故障仍是一个亟待解决的突出问题,提出了一种基于小波分析的负荷波动判定方法,它可以对负荷波动进行准确定位,并反映负荷波动范围,同时,该文对应用小波分析提取转子断条故障特征分量的可行性进行了研究,结果表明小波分析对此是不适宜的,提取转子断条故障特征分量还必须依靠傅里叶变换方法,在此基础上,提出了一种基于小波分析,自适应滤波与连续细化傅里叶变换的转子断条在线检测新方法,其突出优点在于可以躲过负荷波动对转子断条在线检测的影响。数字仿真及实验结果证明该方法是切实可行的。     

基于定子电流的笼型异步电动机转子断条故障检测

转子断条故障是笼型异步电动机常见故障之一.通过对基于定子电流的转子断条故障检测方法的研究,对几种方法进行了分析与总结.这些方法所检测到的转子故障信号各有不同,因此应根据具有环境选取更适当的方法.     

笼型异步电动机转子断条故障检测新方法

计及实际电机本身所固有的非对称、气隙偏心、转子不对中及其它因素，进行高灵敏度、高可靠性的笼型异步电动机转子断条故障检测，是一个亟待解决并颇具工程意义的研究课题，该文即以此作为研究重心。首先完成了笼型异步电动机转子断条故障数字仿真与物理实验。通过分析仿真与实验结果，总结出在转子断条故障检测实践中保证其灵敏度与可靠性的原则及方法。在此基础上，首次将连续细化傅里叶变换、自适应滤波、转子齿槽谐波转差率估计、检测阈值自整定技术有机结合，形成了笼型异步电动机转子断条故障检测新方法。实验结果表明，该方法是切实可行的。     

用希尔伯特变换和小波包分析诊断转子断条故障

应用希尔伯特变换和小波包频带能量分析方法,消去定子电流中所包含的直流分量,解决了转子断条故障特征分量容易被基波淹没、难以检测的问题。实验结果验证了该方法诊断转子断条故障的有效性。     

基于小波包变换的笼型异步电机转子故障诊断

本文分析了笼型异步电动机转子断条故障时的频率特点,阐述了小波包变换异步电动机转子断条故障的频带特征,在分析对比了多种信号处理方法后,本文提出了"自动寻求路径"的小波包树分解算法并选择其作为感应电机故障提取算法.这种算法既具有很好的自适应性和频域精度,又避免了过大的计算量,有效而实时地提取了故障信息.     

高压电动机转子笼条断条的原因及改进方法

1 引 言 大武口发电厂锅炉辅机设备高压异步电动机自投产以来频繁出现电动机线圈烧毁、转子笼条断条、转子熔铝等故障。故障多发生在频繁启动且负荷大的排粉机、磨煤机及渣浆泵。仅1993年就发生了2起因磨煤机转子熔铝致使高压电动机报废的事故，造成了很大的经济损失。1994年利用机组大小修将该设备转子改为铜条笼，但转子断条故障又相继发生，仅1995年统计为11次，故障率为35%，严重影响了电力生产的正常运行和安全。2 转子笼条断条分析2.1 转子笼条断条现象 笼条断裂与电机负载形式及起动情况有关，大武口发电厂转子笼条断裂90%…     

笼型异步电动机转子断条故障诊断技术

对笼型异步电动机转子断条故障诊断进行了研究,归纳和总结出几种方法。这些方法均由研究人员进行了仿真或实验验证,对检测笼型异步电动机的转子故障是有效的。并对各种方法进行了分析比较,指出了各自的优缺点。     

基于小波包分析和支持向量机的异步电机转子断条故障诊断

提出了一种基于小波包分析(WPA)和支持向量机(SVM)的异步电机转子断条故障诊断方法。针对异步电机转子断条故障时定子电流出现的边频分量(1±2s)f进行小波包分析,提取动态条件下各频带能量作为故障特征向量,削弱了负载变化及噪声对诊断准确性的影响。采用多个最小二乘支持向量机组成故障分类器,兼顾了训练误差和计算效率,将故障特征向量输入支持向量机进行训练,从而实现在小样本情况下转子断条故障的在线识别。试验结果表明:基于小波包分析提取的故障特征明显,由WPA和SVM构成的诊断系统,具有良好的分类能力和泛化能力,有效提高了异步电机转子断条故障在线诊断的准确率。     

基于小波包分析的笼型异步电动机转子断条在线检测方法

本文简单介绍了笼型异步电动机转子断条在线检测方法,指出如何正确识别电动机转子断条故障与负荷波动仍是一个亟待解决的突出问题.对应用小波包分析实现转子断条在线检测作了可行性研究,指出根据电动机定子电流信号的小波包分解系数完全可以检测转子断条故障.在此基础上,提出了一种新的基于小波包分析的转子断条在线检测方法,其突出优点在于可正确识别电动机转子断条故障与负荷波动.数字仿真及实验结果证明该方法是切实可行的.     

基于小波包频带-能量重构的电机断条故障诊断

异步电机转子断条故障特征分量(1±2s)f与基波频率f相比,幅值较小、易被主频淹没。在研究小波包分解与重构的特征基础上,讨论了小波包分解树的频带分布规律,确定以sym8小波对电机定子电流信号进行12层分解,并通过对故障特征频带的信号能量重构来判断电机有无转子断条。运用该方法能避免基波频率对故障特征分量的影响,故障特征检测更明显,并能诊断转子轻微断条故障。仿真和试验结果证明了该方法的有效性。     

基于改进小波脊线的感应电动机转子断条检测

笼型感应电动机转子断条时,定子电流中含有频率为(1-2s)f1(f1为电源频率)的附加电流分量.由于起动过程中电机转差率s是连续变化的,(1-2s)f1则f1→0→f1的规律进行变化,据此规律可以检测转子有无断条.分析了基于小波脊线的转子断条特征提取方法,探讨了小波脊线方法的不足并提出了改进的小波脊线算法;实验结果证明了改进小波脊线算法在转子断条检测中的有效性.     

基于小波分析的电机故障诊断研究

交流异步电机是广泛使用的能量转换装置,对其常见故障进行分析及诊断,提高电机故障的在线诊断水平,具有明显实用价值。文章利用小波包分析算法提取出电机故障特征向量,并针对轴承故障特征,提出峭度值指标计算和小波包分析相结合的算法,分析获得轴承故障特征频率,由此确定故障的类型。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于小波重构的异步电动机故障诊断

选用Daubechies小波作为小波基 ,对异步电动机鼠笼转子故障电流信号进行多尺度分析 ,将小波变换后取得的变换系数进行单支重构 ,取得了各频率分支上的时间信号。从高频分支上能够清楚辨识出异步电动机鼠笼转子故障时所不同于正常情况下的电流特性 ,实现了异步电动机鼠笼转子故障的小波诊断。     

笼型感应电动机转子故障分析

对笼型感应电动机运行中转子发生故障的各种形式及其原因进行了分析，提出了诊断方法和解决措施。     

基于小波包分析的电机故障检测

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。