瞬时功率频谱分析在牵引电机转子故障诊断的应用研究

针对故障特征频率容易被基波频率淹没的问题,提出一种基于网侧瞬时功率的转子故障诊断方法。当交流调速系统牵引电机发生转子断条故障时,定子电流中故障特征频率(1±2s)f1分量通过变频器向变频器一次侧(网侧)传播。通过频谱分析发现,变频器网侧电流信号和定子电流信号都存在故障特征频率容易被基波频率淹没的问题。该方法选用网侧瞬时功率进行频谱分析,使得转子断条故障特征频率转换成2sf1的频谱分量,消除了基波频率影响,突出故障特征频率。且只需采集单相电流,简化了硬件结构。实验表明:该方法能对转子故障进行有效诊断。     

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。     

基于变频器网侧电流感应电机定子故障诊断

提出一种基于变频器网侧电流频谱分析的感应电机定子故障诊断方法。当感应电机发生定子故障时,定子电流负序分量将通过逆变器、整流器向变频器网侧传播,将在网侧电流频谱中出现故障特征频率成分。分析电网负序电压对感应电机定子电流、变频器网侧电流的影响,发现电网负序电压分量在网侧电流中形成的故障特征频率与定子故障时的网侧电流故障特征频率存在明显不同,选择容易测取的网侧电流可构成定子故障诊断新判据。实验结果表明:利用变频器网侧电流频谱分析能有效进行定子故障诊断,且不受电网负序电压的影响。     

基于瞬时无功功率感应电机转子断条故障诊断研究

在基于定子电流信号进行异步电机故障诊断时,转子断条故障特征频率分量常常被电流的基频分量淹没.针对这种情况,本文提出一种新型的基于瞬时无功功率的转子断条故障诊断方法.该方法首先对定子电压和电流进行Hilbert变换,然后在此基础上构建瞬时无功功率.通过对无功功率进行频谱分析,选取特征频率2ksf作为转子断条的故障诊断判据.同时定义一个新的故障严重程度系数,对感应电机转子故障严重程度进行判别.实验结果表明该方法能有效进行转子断条故障诊断.与传统的Hilbert模量方法和瞬时功率方法相比,该方法因没有交叉项而频谱简单;只需采集单相电流,不需要进行坐标变换,简化了硬件和软件,节省计算时间.     

Morlet小波解调制方法诊断鼠笼电机转子断条故障

针对电机电流信号特征分析(motor current signature analysis,MCSA)诊断早期转子断条故障时存在的频谱泄露阻碍故障特征频率识别的问题,提出一种基于定子电流Morlet小波解调制信号分析的故障诊断方法。首先选择合适的参数对Morlet小波性能进行优化,继而利用优化后的Morlet小波提取鼠笼电机定子电流信号包络线以消除基频和噪声干扰的影响,然后对提取到的包络线作快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)分析,并根据FFT频谱中是否存在特征频率成分2sfs判断转子断条故障发生与否。所提方法在电机工频或变频供电方式、不同负载运行状况下都能够消除噪声干扰和频谱泄露影响,因而便于故障特征提取并实现早期转子断条故障诊断。理论分析和实验结果表明了所提方法的正确性和有效性。     

带变频驱动系统的感应电机故障诊断研究

为了研究带驱动系统的感应电机故障诊断,利用逆变器和整流器的开关函数,对感应电机发生故障时的逆变器直流侧电流和整流器交流侧电流进行解析分析,推导出电机故障特征信息在驱动系统中的传播规律,在逆变器直流侧电流和整流器交流侧电流谱中得到了相应电机故障的特征频率分量.以电机转子故障为例进行仿真和实验,实验结果证明了理论分析的正确...     

一种感应电机转子断条早期故障诊断方法

针对感应电机转子发生早期断条故障时,定子电流故障特征频率容易被基波频率淹没,导致电机转子断条故障发现不及时的问题,采用多回路方程建立感应电机发生转子断条故障的模型,推导了dq0坐标系下感应电机发生早期断条故障的模型。在该故障模型的基础上,利用参数辨识和滑窗技术得到电机等效参数变化曲线。该方法得到的电机等效参数曲线对转子早期断条故障具有明显的故障特征信号,通过辨识曲线特征可诊断电机转子断条故障,同时给出了转子发生不同程度故障时的差异指标。最后试验验证了该方法的可行性。     

利用微粒群算法提取的正负序相量检测感应电机定子故障

针对感应电机电流中转子断条故障特征分量、谐波和噪声影响定子故障诊断结果的问题,提出一种利用骨干微粒群优化(BBPSO)算法提取基波正、负序相量的故障检测方法。该方法利用BBPSO算法提取出三相定子电流的基波幅值和相位,进而直接计算出总的负序电流。由于在实际电机中,供电电压不平衡、电机先天不平衡和负载的变化等都会影响负序电流的大小,因此通过等效负序阻抗和支持向量机来消除这些非故障因素的影响,从而得到仅与定子故障相对应的残余负序电流,实现感应电机的定子故障诊断。实际电机实验结果表明,采用所提方法提取的残余负序电流能够更加可靠地诊断感应电机定子故障。     

基于SVD滤波技术与快速四阶累积量ESPRIT算法的异步电动机转子断条故障检测新方法

提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)滤波和快速四阶累积量(Speedy Fourth-Order Cumulants,SFOC)旋转不变信号参数估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique,ESPRIT)的异步电动机转子断条故障检测方法。SVD滤波方法可以理想地滤除电机定子电流信号的基频分量与背景噪声,从而凸显转子断条故障特征频率分量;四阶累积量ESPRIT方法可以有效减少噪声干扰、扩展信号阵元并以高频率分辨力提取定子电流信号中的转子断条故障特征频率分量;特别是,将二者结合即可在短时采样信号条件下以高频率分辨力提取转子断条故障特征频率分量。为了改善四阶累积量ESPRIT方法的快速性,提出了精简算法以消除均匀线阵的DOA(direction ofarrival)估计中的大量冗余数据,从而大幅减小计算量。转子断条故障检测实验表明:基于SVD和SFOC-ESPRIT的异步电动机转子断条故障检测方法效果良好。     

基于Hilbert变换的感应电机转子断条故障研究

在分析当前主要诊断方法的基础上,采用Hilbrt变换频谱分析方法对不同负载情况下的感应电机转子断条故障进行研究。通过与FFT频谱分析对比,该方法对感应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辩率,能克服FFT电流频谱法主频泄漏的影响,更好地实现感应电机的转子断条故障诊断。     

利用改进的二阶广义积分器锁相环诊断感应电机转子断条故障

当进行感应电机转子断条故障诊断时,定子电流中(1±2S)f0故障特征频率容易被基波频率淹没,采用故障特征频率进行转子故障诊断难以达到满意效果。为解决故障特征频率被淹没的问题,提出一种基于改进二阶广义积分器锁相环技术的基波消去故障诊断方法。首先构建以改进二阶广义积分器为核心的单相锁相环,自适应捕捉定子电流基波频率和幅值,然后重构定子电流基波成份,并分离出故障特征电流,最后对故障特征电流进行频谱分析,凸显故障特征频率。该方法能在电网电压频率波动情况下自适应捕捉定子电流基波成份,具有较好的抗干扰能力;而且不需要采集电压信号,节约硬件开销。实验结果表明:该方法能对转子故障进行有效诊断。     

基于气隙转矩的笼型异步电动机转子断条监测

提出了基于气隙转矩的鼠笼异步电动机转子断条故障在线监测方法.根据旋转磁场理论研究了气隙转矩在电机正常及转子断条运行状态下包含的谐波频率成分.当电机转子出现断条故障时,气隙转矩将会含有2sfs谐波频率分量.通过对气隙转矩的计算处理,利用小波脊线提取气隙转矩中转子断条故障特征频率分量,克服了分析定子电流信号时的不足,实现了电机转子断条故障的在线监测.实验结果证明了该方法的有效性.     

基于双PQ变换的感应电机转子故障诊断

提出了基于双PQ变换的感应电机转子故障诊断新方法。该方法以三相基波正序电压及其希尔伯特变换构造PQ变换矩阵,用其对定子三相电流进行变换,得到电机有功功率P及无功功率Q。由于正常电机P、Q均恒定,在PQ坐标系下对应1个点;故障电机则由于P、Q中附加频率为2sfs(s为转差率,fs为电网频率)的波动分量而对应于1个椭圆。通过比较电机正常及转子断条故障运行时的P、Q在PQ坐标系下对应的模式,可以实现转子断条故障的可靠检测。选择转子断条电机在PQ坐标系下对应椭圆的长轴为故障特征,椭圆中心与空载运行点之间的距离为归一化基准值,得到了1个近似独立于电机惯量及负载等级的故障严重因子。实验结果证明了该方法的有效性。     

感应电机转子绕组故障仿真与实验研究

从仿真计算与实验两方面对感应电机转子绕组故障进行研究。首先分析断条数量对电机的影响：讨论了转子断条故障后转子备导条电流以及备段端环电流分布及变化情况，转子断条数量与定子电流中转子绕组故障特征量的关系。转子断条位置对电机影响很大，过去没有引起人们的重视，该文对此进行深入研究，分析电机转子断条位置与故障特征量之间的关系，转子断条位置与转子导条电流、转子端环电流之间的关系，并总结出其规律，指出哪些位置导条进一步断裂的可能性较大。该文还揭示了过去人们试图把故障特征量的大小作为电机转子断条根数多少的判据的局限性，提出了把断条引起电机的不对称性作为电机转子绕组故障程度判据的新的理论。     

基于瞬时频率分析的笼型电机转子断条故障诊断

电机电流信号特征分析方法诊断笼型电机转子断条故障时,诊断效果受制于电机运行状态的影响,甚至会发生误诊断。针对这一问题,提出基于瞬时频率分析的笼型电机转子断条故障诊断方法。首先对起动电流进行FIR低通滤波,以提取包含转子断条故障特征的单分量谐波信号,然后采用相位微分方法计算该信号的瞬时频率,并根据f-s平面上的瞬时频率-滑差曲线判断故障发生与否。在3 k W电机试验平台上对所提出的方法进行验证,试验结果表明了所提方法的有效性。     

异步电机转子不对称故障仿真与检测研究

转子故障是目前感应电机的主要故障之一,对其进行故障诊断的方法很多,但普遍研究都很少考虑电机拖动波动负荷运行对转子故障特征提取的影响。该文在考虑负荷波动影响情况下,建立电机转子不对称故障仿真模型,利用幅值校正频谱细化技术减少频谱泄漏,提取转子故障特征频率。该方法一方面提高提取故障特征频率的准确度,另一方面相比传统细化频谱方法,计算量和运行所占内存减少。通过模型仿真及实验结果验证该方法在负荷周期波动情况下提取转子故障特征是可行的。     

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.     

采用p-q变换的感应电动机转子断条故障诊断

转子断条故障是感应电动机的常发故障,故障时定子电流谱中的(1±2s)f故障特征分量远小于基频分量,易被基频的泄漏所淹没,因此无法准确判别故障的存在,尤其是轻载情况下。针对这一问题,文章提出采用p-q变换进行电动机转子断条故障诊断,分离影响特征量提取的基频信号,使故障特征在频谱中得以凸显,实现感应电动机断条故障的准确检测与诊断。通过理论分析和实验验证表明,该方法能够正确检测出转子断条故障的存在,即使在电机轻载运行时亦具有良好的检测效果。     

基于深度置信网络的双馈风机变换器开路故障诊断

双馈风机的定子与电网直接连接,转子通过转子侧变换器和网侧变换器与电网进行功率交换。变换器的电力电子开关容易发生开路故障,影响双馈风机的安全稳定运行。文中针对双馈风机常见的变换器开路故障,提出一种基于深度置信网络的故障诊断方法。首先分析了双馈风机在转子侧变换器和网侧变换器的单个和双个开关管故障下的输出响应。基于双馈风机的变换器开路故障数据,构造多层受限玻尔兹曼机结构,充分利用深度置信网络优异的模式识别能力,深度提取不同故障条件和运行工况下转子电流和网侧电流的信号特征,提高算法准确度。仿真结果表明,该故障诊断方法能够准确识别单开关和双开关的多类型复杂故障。     

基于骨干微粒群算法和支持向量机的电机转子断条故障诊断

为了准确识别感应电机转子断条故障,本文提出一种基于骨干微粒群算法和支持向量机的故障诊断新方法,并给出了可行的诊断步骤和分析。首先根据故障电流信号的特点,提出一种基于骨干微粒群算法的基波滤除方法,用以消除基波分量对故障特征的影响。然后利用小波包频带能量分解技术,将残余电流信号分解到不同频带,形成感应电机运行状态的特征向量,并以此作为支持向量机的输入向量。采用"一对一"向量机进行分类,并利用骨干微粒群算法和交叉检验优化支持向量机模型参数。最后实验结果表明,该方法诊断感应电机转子断条故障能取得良好的效果。