感应电动机转子偏心故障诊断方法研究

主要研究了三种感应电机转子偏心故障诊断方法。在基于定子电流频谱法中,指出了应用常规FFT的不足和小波包分析的优势,提出改进的小波包分析结合FFT的信号分析法,并应用MATLAB处理电流信号进行验证。在不平衡磁拉力分析法中,通过理论推导建立径向力波阶次及相关频率的故障特征,并以一台感应电动机为例在ANSYS中仿真分析正常、动偏心、静偏心三种状态下的径向电磁力特性,并对它的空间和时间分布进行傅里叶分解,获得力波阶次和频率分布状况。电机转子偏心故障引起的异常振动主要取决于电机的径向电磁力波,仿真结果为振动信号分析法中提出的特征频率提供理论依据。     

基于SAPSO算法的异步电动机参数辨识

异步电动机等效电路参数的准确辨识对电动机的控制具有重要作用,同时,等效电路参数的变化可以反映电动机的运行状态,故参数辨识也被运用到电机故障诊断中。将现代最优化算法应用到三相异步电动机的等效电路参数辨识中。通过将粒子群优化算法(PSO)和模拟退火算法(SA)相结合,可以准确有效地对异步电动机的6个等效参数进行辨识,与遗传算法相比,SA-PSO算法易于实现且收敛速度快。算法采用考虑铁耗的异步电机d-q坐标系下的模型来实现,将温度对电阻参数的影响考虑在内。通过算例证明了算法能够有效地对电机参数进行辨识及跟踪电阻的变化。