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感应电机轴承故障检测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了感应电机轴承发生故障时的振动信号的特性,利用带通滤波器和希尔伯特变换,对感应电机轴承振动信号进行处理,然后采用高分辨率谱估计算法--MUSIC(Multiple Signal Classification)算法对包络信号作谱分析,再从包络信号的MUSIC谱中提取故障特征频率分量.研究结果表明,该方法频率分辨率更高,故障检测更为准确.将该方法应用于电机轴承故障诊断,可准确提取轴承故障特征分量. 相似文献
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介绍应用1台变频器在V/F控制方式下对4台锥形转子电机进行调速的解决办法,该方法在首钢京唐钢铁联合有限责任公司混匀料场混匀取料机行走机构上的应用,证明了其可行性。 相似文献
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刘官瑞 《现代制造技术与装备》2021,(4):140-142
鼠笼感应电机在现代机械设备中得到了广泛应用.在电机的设计初期,假设气隙均匀.然而,由于制造误差和装配误差的影响,电机转子的运动中心与定子中心相偏移,引起的不平衡磁拉力使两者中心更加远离.基于此,结合电机等效磁路(Magnetic Circuit,MEC)模型和Jeffcott转子模型,建立了电机转子偏心机电耦合模型.通... 相似文献
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提出了一种基于Clarke变换的感应电机定子线圈短路故障检测方法.根据Clarke矢量模平方函数导出了与线圈短路故障相关的故障特征,定义了表征故障程度的灵敏因子λ。实验结果证实.将该方法应用于感应电机定子线圈故障检测,可准确检测出反映感应电机在定子线圈短路时的故障特征,方法实际可行。 相似文献
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从变频器的工作原理与保护功能、与电动机的匹配、干扰与抑制、使用与维护4个方面探讨了其在电机调速中的应用。 相似文献
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对交流试验台变频器的一次典型故障进行了分析、处理,并对其他类型变频器的故障情况进行了分析、处理。 相似文献
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异步电机转子断条故障发生时,定子电流(变频器输出侧电流)中会出现对称频率(1±2s)f1(f1为定子电流频率)的故障特征附加电流信号。以此为依据,定子电流特征频谱分析(MCSA)发展为经典转子断条故障在线检测方法。在工程实际过程中,变频供电异步电动机容易采集到的信号是开关柜二次侧供电电流(变频器输入侧电流).因此要实现变频异步电动机转子断条故障诊断,必须清楚供电电流中是否也含有断条故障特征信息。首次对变频异步电动机供电电流进行分析.得出供电电流中也包括转子断条故障特征信息的结论,以此为基础。利用连续细化傅立叶和自适应滤波相结合的方法,实现了变频异步电动机转子断条故障诊断。 相似文献
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采用D-S证据推理的电机转子故障诊断 总被引:3,自引:3,他引:0
提出了采用D-S(Dempster-Sharer)证据理论对感应电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,对定子三相电流信号进行小波包分解,利用节点系数的均方根值构建电机转子故障的特征矢量(证据体);利用明氏距离测度构造基本可信度分配函数,求取证据体对转子故障所赋予的基本概率分配函数值,然后根据D-S证据融合规则进行融合处理,实现了对电机转子故障的准确识别.试验结果表明,该方法可实现转子断条故障的可靠诊断. 相似文献
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为了实现对鼠笼式异步电动机转子断条故障的实时诊断,设计了一套以TMS320F2812和LabVIEW为核心的转子断条故障诊断装置。该装置以TMS320F2812为主控芯片,实现对异步电动机定子侧电流信号的采集,通过DSP的串口模块将采集到的信号传送到由LabVIEW构建的上位机信号处理平台。针对定子侧电流信号中工频分量对断条故障特征分量的干扰较大,严重地影响断条分量的识别,LabVIEW处理平台采用自适应陷波器算法对工频信号进行陷波处理,在FFT频谱上实现对断条故障特征分量的识别。实验证明,该装置能够实现对断条故障进行实时监测,并能够在FFT频谱上对断条故障特征分量进行识别。 相似文献
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直升机旋翼不平衡故障诊断试验研究 总被引:4,自引:2,他引:2
通过试验验证了仅用机体振动实现直升机旋翼质量不平衡和桨距不平衡故障诊断方法的可行性.在某旋翼试验台上分别设置不同程度桨叶质量不平衡和桨距不平衡,测取台体振动信号并利用FFT做频谱分析,分析了台体振动1Ω分量大小与故障程度的关系.利用概率神经网络实现了两种不平衡故障的正确分类,用径向基神经网络实现了故障程度识别.试验结果证实.不测旋翼桨尖轨迹,仅利用机体振动可以实现旋翼不平衡故障诊断. 相似文献
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Muhammad Irfan Nordin Saad Rosdiazli Ibrahim Vijanth Sagayan Asirvadam Muawia Magzoub 《摩擦学汇刊》2017,60(4):592-604
This article aims to provide a new noninvasive method for the online diagnosis of bearing-localized faults under various loading conditions of the induction motors via instantaneous power analysis. The instantaneous noise variations and sensor offsets are considered to be one of the common factors that yield erroneous fault tracking in an online condition monitoring and fault diagnosis system. An adaptive threshold scheme has been designed to tackle the sensor offsets and instantaneous noise variations for reliable decision making on the existence of fault signatures in an arbitrary environment conditions. The performance of the designed threshold scheme has been evaluated on a motor with various bearing defects operating under various loading conditions. Detailed theoretical and experimental evaluations of several bearing-localized faults are presented. The results indicate the viability and effectiveness of the proposed method. 相似文献
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吴自明 《机械工程与自动化》2007,(1):131-133
提出了一种基于神经网络的转子振动故障诊断的新方法,该方法以大型机器的轴承振动裂度作为神经网络的训练样本输入,并通过神经网络的学习、聚类,产生神经网络聚类中心,根据网络聚类的特点以及聚类的中心来判断转子的振动特性和实质。实例验证表明,该方法可实现对转子系统振动故障的准确诊断。 相似文献