基于定子电流希尔伯特模式的笼型异步电动机转子断条在线检测方法

利用图形缩放技术，对笼型异步电动机转子正常及断条情况下的定子电流信号希尔伯特模式做了研究，并概括出内在规律。以此为基础，提出了一种基于定子电流希尔伯特模式的笼型异步电动机转子断条的线检测方法。数字仿真及实验结果表明该方法是切实可行的。     

笼型异步电动机转子断条与定子绕组匝间短路双重故障研究

基于多回路理论,针对笼型异步电动机转子断条与定子绕组匝间短路双重故障进行研究.结果表明,笼型异步电动机在发生转子断条与定子绕组匝间短路时,其故障特征往往是相互交织、相互影响的,仅仅应用单一故障检测方法检测笼型异步电动机定转子故障,可能导致故障误判.通过对仿真与实验结果的详尽分析,系统地概括出笼型异步电动机转子断条与定子绕组匝间短路双重故障特征,明确揭示了二者间的相互关系,为实现转子断条与定子绕组匝间短路双重故障的联合检测提供了重要理论依据.     

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。     

基于ESPRIT与Duffing系统的笼型异步电动机转子断条故障检测

旋转不变信号参数估计技术(ESPRIT)应用于笼型异步电动机转子断条故障检测时,其频谱分析结果中可能出现实际并不存在的虚假频率分量,从而影响检测效果。针对该问题,采用ESPRIT对定子电流信号进行频谱分析,从而获得定子电流信号的频率分量组成,然后利用Duffing系统对ESPRIT频谱分析结果做进一步处理,以辨识并摒弃其中的虚假频率分量,从而保障笼型异步电动机转子断条故障检测的效果。仿真与实验结果验证了所提方法的有效性。     

希尔伯特变换在牵引电机转子断条故障诊断中的应用研究

基于希尔伯特变换分析方法,以动车组电机定子电流信号为研究对象,对定子电流信号应用希尔伯特变换后,消去定子电流中包含的直流分量,解决了转子断条故障特征分量容易被基波淹没、难以检测等问题,使故障特征分量的提取更加准确。通过仿真实验证明了希尔伯特变换法在动车组牵引电机转子断条故障诊断中应用的正确性和有效性。     

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.     

异步电动机轻载起动转子断条故障检测方法

结合笼型异步电机的轻载和起动特性,对笼型异步电动机转子断条故障特征进行了机理仿真与实验分析.在此基础上提出了基于短时傅里叶变换(STFT)的异步电动机转子断条故障检测方法.实例结果表明,该方法是行之有效的.     

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。     

笼型异步电动机转子断条故障诊断方法

针对笼型异步电动机发生转子断条故障时,用于判定故障类型及其严重程度的定子电流信号中的边频信号容易被主频信号所淹没的问题,研究了一种基于Hilbert变换和支持向量机理论的笼型异步电动机断条故障诊断方法。首先进行了详细的理论推导,为该方法在断条故障诊断中的应用奠定了基础。然后设计并完成了一系列断条故障试验,取得了真实有效的故障数据。最后,将该方法应用于试验数据的分析与处理,结果表明Hilbert变换能有效提取到断条故障时定子电流信号中的故障特征量,而采用这些特征量训练得到的支持向量机分类模型则能在故障样本有限的前提下实现最优分类,将二者结合起来用于断条故障诊断的准确率高达98%。     

基于Hilbert模量与改进BP神经网络的电机转子断条故障诊断

为了更加快速准确识别感应电机转子断条故障,文中提出一种基于定子电流Hilbert模量与混沌粒子群算法(Chaos Particle Swarm Optimization,CPSO)优化BP神经网络的感应电机转子断条故障诊断方法。该方法首先通过定子电流Hilbert模量进行故障特征提取,然后采用CPSO-BP神经网络进行故障状态的自动识别。Hilbert模量可以将定子电流中的基波信号转化为直流分量,降低其对特征提取的干扰,从而凸显故障特征。而CPSO-BP神经网络方法相比BP神经网络具有更好的权值系数,可以进一步提高故障识别率。经实例验证,基于Hilbert模量与改进BP神经网络的电机故障诊断方法性能良好。     

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.     

基于自适应随机共振的异步电动机转子断条故障检测

异步电动机转子断条故障检测属于强噪声背景下故障的微弱信号检测问题。由于不同转差率下电机具有不同的转子断条故障特征频率，给随机共振最佳系统参数调节增加了难度。针对上述问题，在已有Hilbert模量法的基础上，提出了基于自适应随机共振的异步电动机转子断条故障检测方法。通过应用小波消噪、随机共振技术，改进了转子断条故障特征信号的检测灵敏度。随机共振参数的自适应调节进一步增强了该方法的实用性，与传统方法相比，该方法在各种情况下尤其是在噪声强度、电机类型及运行状况未知时，仍能有效检测转子断条故障，具有较好的自适应性。数值仿真和实验分析证明了该方法的有效性。     

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。     

用自适应陷波器检测异步电动机转子断条的仿真

转子断条是笼型异步电动机常见的一种故障,采用快速傅立叶变换(FFT)对定子电流进行分析是目前应用最广泛的转子断条在线检测方法,但是存在灵敏度低的缺点。当电机断条时,定子电流将产生(1-2s)f1频率的附加分量但幅值非常小,若直接将定子电流信号去作频谱分析,将受幅度很大的电网频率分量f1的影响,因而提出采用自适应陷波器的方法对异步电动机定子电流信号进行处理,通过LMS算法来调节自适应陷波器的两个权值,以达到对工频信号极大的衰减,虽不能完全消除但幅值已明显减小。其结果有利于转子故障特征量的提取,从而提高检测的灵敏度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

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.