振动分析技术在三相异步电机故障诊断中的应用

电动机状态监测及故障诊断是目前电动机运行维保主要发展方向,其中振动监测是电动机状态监测的重要组成部分,电动机故障包括机械故障和电气故障,部分电气故障会导致电机结构振动响应变化,从而为电机故障预测提供依据。列举电机常见电气故障及其特征频谱,并以案例的形式介绍了振动信号分析在三相异步电机故障诊断中的应用。结果表明,振动分析可以为电机电气故障诊断和预测提供技术支撑,从而避免电机非计划故障停机,实现电机的预知性维修。     

电动机故障的简易诊断

一、电机的故障诊断 在电气设备检测中,直观故障检查不仅通用,而且也十分有效,通常是根据运行中电气设备产生的噪声与振动、温度与气味等变化来判断。 1.噪声和振动检测 电机转子旋转所产生的噪声,可以凭听觉判断。但要得知电机振动幅度的数值大小,则应当用仪器来测定。 电动机和一般旋转机械一样,多用振动测量法来诊断转子的不平衡及轴承部位的异常情况。定子是电     

基于小波分析与BP神经网络的机车牵引电机故障诊断

本文对机车牵引电动机的振动信号通过振动传感器传输至MATLAB小波包分析软件,小波包去噪处理分离出噪声信号保留有用信号,进行能量谱分解。不同特征频率的能量百分比进行归一化处理,作为改进BP神经网络样本输入数据进行训练,得到牵引电机故障诊断模型,输入样本测试数据故障诊断,测试结果显示,该模型能够有效诊断牵引电机所发生的故障。     

船舶电机故障振动特性及快速诊断方法应用研究

本文分析了船舶电机故障瞬时的突发性振动信号成分,可有效快速定位电机故障部位及原因,对电动机进行早期故障预防和诊断非常重要.本文总结了电机常见典型故障频率与特征,结合在实际修理中应用振动频谱分析技术对某型舰船的冷媒水泵电机故障快速诊断的成功案例,验证了该方法的可行性和有效性.     

变速箱振动与噪声故障的自动诊断方法

在前人对振动与噪声信号诊断故障基础上,对正常状态下变速箱运行情况、噪声故障以及振动信号进行数据分析,通过几何误差分析以及典型故障系统振动、噪声信号峰与图像特征,对相关识别技术进行数据参数提取,分析振动和噪声故障诊断方法。     

基于小波神经网络的电动机转子故障诊断

在电动机故障诊断技术中,基于振动和定子电流频率成分的检测是电动机故障检测的两种主要手段.讨论了基于振动故障信号的检测方法.由于电动机振动信号是非平稳随机信号,故障信号中往往含有大量的时变、短时突发性质的成分,传统的傅里叶信号分析不能有效地提取电动机的故障特征,而且还可能将含有丰富故障信息的微弱信号作为噪声去除.因此,引入比小波分析更强的小波包变换技术来提取信号的故障特征信息,得到的结果作为神经网络的输入信号,用神经网络的L-M优化算法来进行训练,然后用BP神经网络来进行故障识别.采用Matlab软件进行仿真,证实该方法对电动机故障诊断的有效性和准确性.     

应用矩阵束算法对电机转子断条故障的检测

转子断条故障在异步电机故障中是最为常见的故障之一,针对电动机转子断条和偏心故障诊断的问题,提出了一种应用矩阵束算法对电机转子故障进行诊断检测,同时建立了异步电动机空间矢量表达式及模型。矩阵束算法(Matrix Pencil算法,简称M-P算法)是将采集到的电流信号重构成为Hankel矩阵,对信号和噪声进行奇异值分解,对奇异值进行降序排列,并且部分置零处理,确定阶数并消除信号噪声。通过对理想信号和仿真系统进行分析,结果表明M-P算法不仅可以有效地剔除基频成分和对噪声干扰的抑制作用,能够准确地诊断电动机转子断条和偏心故障的故障程度。     

基于振动和电流信号深度融合的电动机转速估计及轴承故障诊断

针对从单一振动信号或电流信号中估计转速精度不高的问题，提出了一种基于振动和电流信号深度融合的方法，并应用在变转速工况下电机轴承的故障诊断中。首先利用自适应调频模态分解法(ACMD)提取振动和电流信号的瞬时频率(IF)曲线；然后采用卷积-长短时记忆网络(CNN-LSTM)将2条曲线融合得到电动机转子的IF曲线和转速曲线；最后根据电动机转子的IF曲线计算累计转角曲线，采用阶次跟踪(OT)方法对振动信号进行重采样进而识别电动机故障。在变转速工况下针对开关磁阻电机轴承外圈和内圈故障的试验验证了该方法的有效性，转速估计的均方根误差低至15.5 r/min。     

基于噪声信号分析的轴流风机故障诊断

噪声是风机运行过程产生的一种信号,包含了风机结构振动的信息特征,据此提出通过分析风机噪声信号来实现风机不停机故障诊断的方法.结合风机噪声信号模型,对轴流风机轴系不对中、转子不平衡、基座松动、叶片损坏4种典型故障的Fourier频谱特征做出了理论分析预测.通过现场检测试验,采集了电机的转速信号与风机的噪声信号,分析了风机噪声的时域波形,初步诊断该风机存在故障.再分析了轴流风机噪声信号的Fourier频谱,提取出相关故障特征频率,发现频谱中n倍高次谐波比较明显,并且其中2n倍高次谐波占主导地位,因此判断该风机故障种类为轴系不对中.经过重新校正与检修,该风机恢复正常运转.试验及分析结果成功验证了基于噪声信号诊断轴流风机故障理论方法的可行性,对于工业领域通过噪声信号来诊断风机故障具有一定的指导作用.     

三相异步电动机的滚动轴承装配工艺

介绍了三相异步电动机的滚动轴承结构和装配工艺,尽量避免了滚动轴承装配不正确导致的电机振动及噪声问题。     

感应电动机故障的振动诊断法

振动诊断是大型感应电动机故障诊断的主要方法之一，本文利用该方法成功地诊断出电机转子的铸条断裂故障，保证了电机的安全正常运行。     

基于朴素贝叶斯方法和权值分析方法的电机轴承故障诊断

为了分析电动机轴承故障类型,首先采用小波包分析对轴承振动信号进行了高低频分解及重构,然后以各频带的能量值构成了轴承振动信号的特征向量,最后通过朴素贝叶斯网和提出的权重分析两种方法进行了电机轴承故障分类;采用朴素贝叶斯网对已知电机轴承故障类型的样本数据进行训练,获得参数后识别未知样本的故障类型,利用权重分析法计算未知与已知类型的电机轴承振动样本的相关系数,然后构建权重,并按照权值和的大小获取未知样本的故障类型。仿真结果表明,朴素贝叶斯网能较好地实现电机故障诊断,所提出的权重分析方法也能较好地对电机故障进行诊断。     

车床的噪声和减噪措施

在机械制造的车间中,车床的运转噪声是该车间主要的噪声源。它是由车床运转的振动而引起空气振动所产主的,所以说物体的振动是产生噪声的根源。 1.噪声产生的部位 (1)电动机的噪声,主要是电机的两端轴承、转子不平衡和风扇旋转引起空气振动所产主的噪声。     

PLC在进口机床数控旧系统改造上的应用

1　问题的提出　　我厂进口的德国SM813-W1超精端面磨床,其步进电动机驱动器出现故障,由于该型号已淘汰不生产,损坏的电子元件难以找到替代品,使该机床无法正常生产。为此我们对原系统进行了分析。原系统(图1)由西门子S5-115U、CPU944组成,步进电动机驱动器由专用D/A转换器通过CPU944控制,发出0～10V可变电压给定信号对其进行控制,同时由S5-115U系统输出信号控制步进电机的间距角、启动/停止及方向,而步进电动机驱动器又向S5-115U系统输入一故障/正常信号,作为步进电动机驱动器故障检测信号。步进电动机相关动作由程序控制,由步进电…     

基于高阶累积量的齿轮箱故障诊断研究

当齿轮箱发生故障时,实际测得的齿轮振动信号一般是非平稳和非高斯分布的信号,不同故障状态下的振动信号具有不同的高斯性和对称性,通常包含较强的噪声。高阶累积量具有对加性高斯噪声和对称非高斯噪声不敏感的特性,可以应用在齿轮箱的故障诊断中。短时分析方法可以在低信噪比情况下提取周期性冲击故障信号特征。在对振动信号进行短时分析的基础上,计算原始信号及其短时能量函数的高阶累积量。从高阶累积量提取的特征可有效地将正常状态、中度磨损状态、严重磨损状态和断齿状态的齿轮振动信号分离开来,这表明高阶累积量可定量地描述振动信号偏离正态分布的程度,采用样本分割后,还可以定量描述齿轮的磨损程度。     

电厂引风机电机振动值超标分析处理

通过一起高压三相异步电动机振动超标故障,根据电机振动变化特征,捧查、拆检、分析电机振动的原因,解决了电机振动问题,并提出了预防措施.     

电流与振动信号融合的转子系统故障诊断研究

针对传统转子系统故障诊断信号的单一性,提出了基于电机电流和多传感器振动信号的融合信号的转子系统故障诊断方法。首先在单跨转子试验台上模拟转子系统的不平衡、不对中、碰磨故障,并采集不同故障类型下拖动电机的电流信号及不同位置的振动信号,其次利用小波包能量法对采集的信号进行特征值提取,最后利用贝叶斯网络对转子系统故障类型进行识别。试验结果表明:与只利用电机电流信号或振动信号相比,利用融合信息进行转子系统故障诊断准确率明显提高。     

基于改进的集合经验模态分解的电动机滚动轴承故障诊断研究

针对电动机轴承早期故障信号非线性非平稳性特征,造成故障信号特征提取和故障诊断困难,提出一种改进的基于添加自适应白噪声的完备集合经验模态分解与支持向量机结合的电动机轴承故障诊断方法。将美国凯斯西储大学测得的电动机轴承正常运行、滚动针体故障、外圈故障、内圈故障共4种信号分别用CEEMDAN和EEMD进行分解,得到多个模式分量,再将IMF能量法计算得到的特征向量引入支持向量机,进行电动机轴承故障识别。试验对比研究表明,该方法能更有效进行电动机轴承早期故障识别。     

电机滚动轴承的噪声及其控制措施

轴承噪声是近年来电机工作者们共同关注的话题,文章分析了影响轴承噪声的主要原因,简要介绍了问题的预防及解决措施。电机的噪声由机械噪声、电磁噪声和通风噪声三部分组成,其中机械噪声的主要来源之一是轴承噪声,因此,控制电机的轴承噪声可以有效降低电机的整体噪声。轴承是电机的主要故障点之一。当电机轴承出现故障时会体现在轴承的振动、噪声与发热上,而三者之间又互相关联,互相影响,因此,解决电机的轴承噪声可以降低电机的轴承故障,提高电机的整体质量水平。     

基于一体化的电机泵装置的研究

介绍电机泵装置噪声的主要来源、电动机与泵联接的常用方式,并提出采用电机、泵的联接方式;分别对使用联轴器和不使用 联轴器时电机、泵系统的轴进行扭转振动分析和仿真.