基于互高阶谱MUSIC法的电机定子匝间短路故障特征分量提取

针对电机定子绕组匝间短路时,定子电流中干扰信号影响大,故障信号较微弱等缺点,研究了一种基于互高阶累积量的多重信号分类的故障特征检测方法（Multiple Signal Classification,MUSIC）。通过MUSIC算法对定子电流信号进行快速分解,形成噪声子空间和信号子空间,确定定子匝间短路故障特征频率分量。由于互高阶累积量可以有效地抑制相关和非相关噪声,在混合噪声条件下,该方法仍具有很高的谱分辨率和谱估计性能。仿真和实验结果表明,该方法在对电机定子匝间短路故障检测时,在不需要对分析数据进行整周期采样前提下,更准确地反映故障特征频率,证明了此方法的有效性。     

一种利用融合相关谱的异步电机故障诊断方法

为提高异步电机故障诊断的可靠性,针对故障特征频谱分量小信号、多成分、难识别的问题,提出一种异步电机融合相关谱故障诊断方法.该方法基于多源信息融合的思想,采用电机定子电流和振动信号的融合相关谱特征作为转子断条及定子匝间短路故障的诊断依据.通过将含有相同故障频率分量的特征信号作融合相关分析,建立不同信号间的相关关系,能够有效抑制单一信号频谱中与故障识别不相关的频谱分量,使得电机故障特征频率分量更加突出,降低故障识别难度.通过仿真分析,揭示了融合相关谱特征频率与电机故障类型的对应关系,实现了转子断条及定子匝间短路故障的快速诊断,并与单一信号频谱分析进行对比,验证了该方法的有效性和实用性,对于异步电机运行状态的准确监测具有重要意义.     

基于互高阶谱MUSIC法的电机定子匝间短路故障特征分量提取

针对电机定子绕组匝间短路时,定子电流中干扰信号影响大,故障信号较微弱等缺点,研究了一种基于互高阶累积量的多重信号分类的故障特征检测方法(Multiple Signal Classification,MUSIC).通过MUSIC算法对定子电流信号进行快速分解,形成噪声子空间和信号子空间,确定定子匝间短路故障特征频率分量.由于互高阶累积量可以有效地抑制相关和非相关噪声,在混合噪声条件下,该方法仍具有很高的谱分辨率和谱估计性能.仿真和实验结果表明,该方法在对电机定子匝间短路故障检测时,在不需要对分析数据进行整周期采样前提下,更准确地反映故障特征频率,证明了此方法的有效性.     

异步电动机定子绕组匝间短路故障检测新方法

定子绕组匝间短路是异步电动机常见故障之一,因此研究其检测方法具有重要意义。针对异步电动机定子绕组匝间短路与转子断条故障瞬态进行仿真并分析仿真结果,指出异步电动机转子故障对定子绕组匝间短路故障检测存在不利影响,甚至导致故障误判。提出计及转子故障时的异步电动机定子绕组匝间短路故障检测新方法,该方法关键在于预先采用频谱校正与自适应滤波技术滤除定子电流中由转子故障所导致的特征频率分量。大量仿真与实验结果表明,该方法可以避免将转子故障误判为定子绕组匝间短路故障,使定子绕组匝间短路故障识别可靠性大幅提高。     

基于定子平均瞬时功率频谱特性的双馈风力发电机转子匝间短路的仿真分析

转子匝间短路故障是双馈风力发电机的易发故障之一,在低转差的情况下,传统定子电流频谱中的(1±2s)f故障特征分量易被基波分量淹没,从而影响诊断的准确性。针对上述情况,提出了一种基于定子平均瞬时功率频谱特性的双馈风力发电机转子匝间短路故障检测方法。同时,在MATLAB中根据多回路理论编写相应的M函数建立起双馈电机的数学模型,对转子绕组匝间短路故障进行了仿真,通过仿真结果中的定子电压和电流构建起定子平均瞬时功率,并对定子平均瞬时功率的频谱特性进行分析。仿真结果表明,该方法不仅能够避免因转差率太小而引起的故障分量被基波分量淹没的情况,而且与传统的瞬时功率方法相比,由于其没有过多的特征频率,因此频谱更为整洁,能够有效提高检测的准确性。     

同步调相机定子绕组匝间短路故障诊断

为了研究同步调相机定子绕组匝间短路故障,提出一种基于瞬时功率偶数次谐波的故障诊断方法.该方法以瞬时功率为研究对象,首先理论推导出该量在定子绕组匝间短路故障后的故障特征频率,并以一台TTS-300-2型同步调相机为例,利用有限元分析平台建立定子绕组匝间短路仿真模型.其次,利用实验室小型同步电机模拟调相机运行,比较不同故障程度,不同运行工况下,瞬时功率中特征频率的幅值变化.结果表明,当发生定子绕组匝间短路故障后,瞬时功率中将出现100、200和300 Hz分量,其中100 Hz分量幅值增加最为明显.最后,为进一步验证研究对象的诊断优势,比较同种故障程度前后瞬时功率中100 Hz分量与定子相电流中150 Hz分量的幅值变化.分析显示,瞬时功率的100 Hz分量在诊断定子绕组匝间短路故障时具有更高的灵敏度和可靠性,适合用作调相机定子绕组匝间短路的故障诊断判据.     

计及固有不平衡的双馈电机定子匝间短路故障分析

双馈式发电机的定子匝间短路的故障特征,本质上是由定子三相不平衡引起的。当实际生产的电机定子绕组存在轻微的固有不平衡时,也会在转子电流引起高次谐波,这些谐波的与定子绕组匝间短路的引起的谐波相近,这会导致对电机定子绕组轻微匝间短路的误诊断。使用Ansoft软件建立了双馈电机三相对称的理想模型、包含定子固有不对称的实际模型、三相对称情况下定子匝间短路的理想故障模型以及定子考虑固有不平衡时的匝间短路模型:用以分析考虑定子固有不平衡时双馈式发电机定子轻微匝间短路的故障特征,使得建模更贴近实际情况。对故障后双馈式发电机转子电流和电磁转矩进行了频谱分析,指出轻微固有不平衡与轻微匝间短路在转子电流引起相同的特征频率。但在电磁转矩中,并没有引起明显的特征频率,可通过电磁转矩的特征频率确定电机发生定子匝间短路。     

干式空心电抗器匝间电弧性短路故障特征提取及诊断方法研究

针对干式空心电抗器早期匝间短路故障,通过分析电抗器匝间电弧性短路过程中的状态参数变化规律,提出了基于时变参数模型的电抗器故障特征提取及诊断方法。首先建立了基于Mayr电弧模型的电抗器匝间短路故障的时变电路模型,并利用傅里叶变换分析了故障电抗器等效电感的频谱特性,发现其等效电感不再恒定而是存在周期性振荡。然后利用时变电路状态方程求解方法,分析在工频激励下故障电抗器输出电流的转移解、零状态响应及频谱特性,证明在匝间电弧的周期性短路过程中,故障电抗器输出电流中将激发出特定次数的谐波分量,分析电流谐波特性可对干式空心电抗器匝间短路故障进行诊断。通过对一起电抗器故障的电流互感器（CT）和电压互感器（PT）录波数据进行求解和分析,验证了本文提出的故障特征提取及诊断方法的可行性和有效性。     

不平衡电压下双馈异步发电机定子绕组匝间短路故障的稳态仿真分析

电压对称情况下双馈风机发生定子绕组匝间短路故障时,可由电机定子三相电流产生的负序电流检测匝间短路故障,但当电压不平衡时,同样也会产生负序电流。基于此,建立了电压不平衡情况下双馈异步发电机定子绕组发生匝间短路时多回路仿真模型,通过仅设置电压不平衡、匝间短路、电压不平衡情况下发生匝间短路的三种情况,得到仿真结果中定、转子三相电流波形及转子电流谐波分析图,对比分析三种情况下波形图及频谱图。仿真结果得出:电压不平衡和匝间短路两种情况下会产生某些相同的特征频率;当电压不平衡且发生匝间短路时,可通过监测这些相同频率之外的其他匝间短路特征频率判别匝间短路故障,但这些频率含量特别小,极易由电机本身不对称等因素造成误判,因此,可通过观察定子三相电流的波形变化定性判别电压不平衡情况下发生的匝间短路故障。     

基于IPD小波包分析的感应电动机双重故障诊断

针对感应电动机转子断条和定子匝间短路双重故障诊断存在诸多不足之处,提出用小波包分解单相瞬时功率(IPD)的故障诊断方法。以单相瞬时功率为研究对象,建立转子断条和定子匝间短路双重故障模型。通过IPD频谱分析,验证故障特征频率;用小波包变换分解IPD信号得到节点系数的变化情况,计算节点系数的均方根值变化率。仿真结果证明双重故障特征频率在IPD频谱中表现明显,小波包变换后得到的节点系数均方根值(RMS)变化率可以诊断故障。利用小波包分解IPD信号诊断双重故障,方法简单可行,为双重故障诊断提供了新的方法思路。     

Detection of Stator Winding Inter-Turn Short Circuit Fault in Induction Motor Using Vibration Signals by MEMS Accelerometer

This paper presents a novel method for detecting stator winding inter-turn short circuit fault in a three-phase induction motor by vibration signature analysis using non-electrical contact type microelectromechanical systems (MEMS) accelerometer. The present work detects inter-turn short circuit by vibration analysis in a three-phase induction motor running under different load conditions. Theoretical analysis of stator winding under inter-turn short circuit condition has been presented. Experimental investigations have been carried out to detect inter-turn short circuit fault by vibration signature analysis using a MEMS accelerometer with three-phase induction motor operating under different conditions. The spectral analysis of motor vibration has been carried out using radix-2 decimation in time fast Fourier transform algorithm. The appearance of particular characteristic frequency components in vibration spectrum indicates stator winding inter-turn short circuit faults. The experimental results are found to closely match with the theoretical values, indicating that MEMS accelerometers can be successfully employed for the detection of stator winding inter-turn short circuit fault in induction motors.     

线间补偿型匝间短路故障自动容错永磁同步电机故障位置检测方法

定子绕组匝间短路故障是永磁同步电机(PMSM)最常见的故障之一。该故障会造成三相电流不平衡,输出转矩剧烈波动,输出能力下降。故障严重时,过大的短路电流会烧毁绕组。为了解决匝间短路故障产生的问题,课题组此前提出了一种具有匝间短路故障自动容错能力的PMSM。针对该特种电机,提出了一种匝间短路故障位置的检测方法。介绍了电机的特殊结构,并通过数学模型推导出利用电机漏磁路特性和原有定子线圈判别故障线圈所在相的方法。使用ANSYS软件建立电机有限元模型,对电机不同匝间短路情况进行仿真,验证了该检测方法的正确性。     

基于调制随机共振的转子故障早期检测

噪声是影响旋转机械早期故障检测的主要因素。只有抑制噪声增强信号、提高信噪比,才能从噪声中提取故障特征信息,为故障诊断特别是早期故障检测提供可靠的依据。文中根据非线性双稳系统在噪声和弱周期信号作用下的周期响应特性,将调制技术与随机共振原理相结合,提出了调制随机共振方法,实现了在较宽的频率范围内从强噪声中检测微弱周期信号。理论分析、数值仿真和实验结果表明,对信号进行调制产生的差频分量可形成低频信号,该低频信号通过双稳系统易产生随机共振,从而使随机共振发生在具有优良频率特性的低频区,能使微弱的故障信号特征突出、明显而易于捕捉。该方法灵活、可靠,在转子系统早期故障检测方面的应用是可行的。     

基于VMD-WVD的故障行波全波形时-频分析方法

受高阻接地故障、过零点故障和高频噪声等因素的影响,行波波头检测困难,导致行波保护和故障定位方法可靠性不高.由于故障行波具有全时频特性,检测一定时间窗内时频域行波波形将包含全景故障信息,从而实现故障特征可观测.融合故障行波时频域信息,提出了基于全波形信息的故障行波表现形式.在此基础上,提出了一种基于变分模态分解(VMD)...     

基于机电信号融合的DFIG定子绕组匝间短路故障诊断

定子绕组匝间短路故障是双馈异步发电机(DFIG)常见的故障形式,发生概率高达30%,直接威胁到发电机的安全运行。发电机在复杂多变的环境下运行时,单一故障特征往往难以精准地反映故障,从而易产生误判、漏判的情况。文中提出一种基于电气、机械信号融合的定子绕组匝间短路故障诊断新方法——负序电流差与定子径向振动信号的二倍频分量联合诊断。首先利用支持向量机分别计算单一故障特征下的匝间短路故障概率;然后将其作为D-S证据理论的基本概率分配,依托证据组合规则,得出定子绕组匝间短路的最终诊断结果。实验结果表明:与基于单一信号的故障诊断方法相比,该方法能够更有效地诊断定子绕组匝间短路故障并可靠识别短路匝数,提高故障诊断的精确度,可推广应用至海上风电等对故障识别精度要求更高的领域。     

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.     

电机转子系统早期故障可视化检测的差分振子法

在对提取电机转子微弱故障信号方面作了深入研究的基础上,提出了电机转子系统早期故障可视化检测的差分振子法。该方法是在差分方程的基础上构造检测器,确定系统激励频率fe及检测频率fd,当被测信号中含有fd这一频率成分时,系统即刻产生共振来抑制噪声,其相图发生明显的变化,由相图的变化判断系统是否发生故障,从而实现了早期故障的可视化检测。将该方法应用于同步发电机转子匝间短路及转子碰摩故障的识别中,实例仿真证明了该方法的有效性。     

基于参数优化VMD和能量相似度的配电网故障区段定位方法

针对配电网发生单相接地故障时故障特征微弱且易受外界噪声干扰的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(VMD)与能量相对熵相结合的故障区段定位方法。首先通过鲸鱼优化算法优化后的VMD分解故障零序电流得到若干个反映局部信号特征的本征模态分量(IMF),进而求取各IMF分量的Hilbert边际谱,选取能量最大的分量作为故障零序电流的暂态主频分量,利用能量相对熵衡量相邻检测点暂态主频分量的能量差异,计算比较,确定熵值最大的区段即为故障区段。仿真结果表明,本方法不受故障位置、故障初相角等不同故障条件的影响,且在有噪声干扰时仍可实现高正确率故障区段定位。     

基于VMD与自相关分析的滚动轴承故障特征提取

滚动轴承故障信号多呈现非平稳、多分量调制特性,早期故障信号调制特性微弱、易受周围设备噪声干扰,导致轴承早期故障特征淹没在噪声信号中,故障特征难以提取。为此,提出一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与自相关分析相结合的轴承故障特征提取方法。首先利用自相关分析消除故障信号中噪声干扰,提取周期成分;然后再用VMD算法将消噪信号分解成若干本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),运用能量算子对相关系数及峭度值较大分量进行解调分析;最后通过能量解调谱来判别滚动轴承故障类型。将该方法应用到滚动轴承仿真故障数据和实测数据中,结果表明,该方法可降低了噪声的干扰,有效提取故障特征频率,能够实现滚动轴承故障的精确诊断。