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本文分析了笼型异步电动机转子断条故障时的频率特点,阐述了小波包变换异步电动机转子断条故障的频带特征,在分析对比了多种信号处理方法后,本文提出了"自动寻求路径"的小波包树分解算法并选择其作为感应电机故障提取算法.这种算法既具有很好的自适应性和频域精度,又避免了过大的计算量,有效而实时地提取了故障信息. 相似文献
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基于D-S证据理论的感应电动机转子故障诊断方法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
提出运用D-S(Dempster-Shafer)证据理论对感应电动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,对定子电流信号进行小波包分解,建立了转子断条故障的特征矢量,提取转子断条故障的特征信息,利用BP神经网络对其识别的结果形成彼此独立的证据,并根据D-S证据融合规则进行融合处理,以实现对电动机转子断条故障的准确识别.实验结果表明,该方法克服了传统基于FFT分析方法难以提取故障特征频率分量的难点,提高了故障诊断的判决精度,可实现转子断条故障的可靠诊断. 相似文献
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通过合理选取小波基,对提取到的电机振动信号和定子电流信号做小波包变换,从而对电机滚动轴承损坏、转子断条这两类电机主要故障做出准确的判断与分析。对转子断条故障的仿真结果表明,小波包分析方法在电机故障诊断方面具有较好的准确性和优越性。 相似文献
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基于小波包分析的笼型异步电动机转子断条在线检测方法 总被引:8,自引:0,他引:8
本文简单介绍了笼型异步电动机转子断条在线检测方法,指出如何正确识别电动机转子断条与负荷波动仍是一个亟待解决的突出问题。对应用小波包分析实现转子断条在线检测作了可行性研究,指出根据电动机定子电流信号的小波包分解系数完全可以检测转子断条故障。在此基础上,提出了一种新的基于小波包分析的转子断条在线检测方法,其突出优点在于可正确识别电动机转子断条故障与负荷波动。数字仿真及实验结果证明该方法是切实可行的。 相似文献
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基于气隙转矩的笼型异步电动机转子断条监测 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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鼠笼电机起动暂态破坏了电机电流信号特征分析(MCSA)方法的使用条件,导致该方法无法诊断出起动运行状态下的转子断条故障。针对这一问题,提出鼠笼电机早期转子断条故障Wigner-Ville分布诊断方法。首先,利用离散小波变换对三相定子电流Park矢量模平方信号预处理,借以消除谐波干扰和交叉项影响,然后通过Wigner-Ville分布描述故障特征谐波的能量-滑差变化趋势,并结合其能量测度判断转子断条故障发生与否。在3 k W电机实验台上对所提出的方法进行实验验证,实验结果证实了所提方法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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基于信号分析的异步电动机的转子断条与偏心故障诊断方法中,常用传统的电机电流信号特征分析(MCSA)方法。由于采样频率偏低、强大的基波旁瓣效应等因素的影响,会导致特征频率成分被淹没、难以量化故障程度等问题。因此,提出了一种基于自适应粒子群优化逐序支持向量机(APSO-SSVM)的异步电动机故障诊断方法。首先,利用经验小波变换(EWT)对原始信号进行滤波;然后,对滤波后的信号进行特征提取并输入到SSVM诊断模型中;最后,通过APSO算法确定各次序下SVM模型的最佳超参数,从而实现转子断条数量的精确故障诊断。 相似文献
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为了提高异步电动机转子断条故障检测的及时性与准确性,将Hilbert模量与多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)相结合用于异步电机转子断条故障检测。Hilbert模量可以巧妙地转工频分量为直流分量,消除工频分量的不良影响。而MUSIC能够快速而准确地检测故障特征分量的频率大小,即使对于短时采样信号也有良好的性能,从而减少计算量。最后,通过仿真和以Y132M-4型感应电机进行试验验证了基于Hilbert模量与MUSIC相结合的异步电动机转子断条故障检测方法的有效性。 相似文献
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Khaled Yahia Antonio J. Marques Cardoso Adel Ghoggal Salah-Eddine Zouzou 《电力部件与系统》2014,42(7):682-692
Abstract—In this article, a method based on the application of the discrete wavelet transform to the instantaneous reactive power signal, for diagnosing the occurrence of broken rotor bars in induction motors operating under time-varying load conditions, is presented. This method is based on the decomposition of the instantaneous reactive power signal, from which wavelet approximation and detail coefficients are extracted. The energy evaluation of known bandwidths permits to de?ne a fault severity factor. This method has been tested through the simulation of an induction motor using a mathematical model based on the winding-function approach. These simulation results are complemented by experimental tests conducted on an induction motor with several faulty rotors that can be interchanged and both simulation and experimental results have shown the effectiveness of the proposed method for broken rotor bars diagnosis in induction motors even under time-varying load conditions. 相似文献
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基于电磁转矩小波变换的感应电机转子断条故障诊断 总被引:13,自引:0,他引:13
该文提出了一种基于感应电机启动电磁转矩信号的转子断条故障诊断新方法。利用复值小波变换中的小波脊线提取出启动电磁转矩中故障特征在电机启动过程中的频率变化规律,检测出转子断条故障。同时,小波系数的模反映了信号在对应尺度上的能量大小,所以对应故障特征脊线上的小波系数模反映了该故障特征转矩的幅值变化规律。基于此,定义了脊线一小波能量谱的概念。将故障特征转矩对应的脊线一小波能量谱作为故障严重程度因子,即可根据其与转子连续断条根数的关系给出感应电机转子故障严重程度的表示方法。实验结果证明该方法是可行的。 相似文献
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电机故障特征值的倍频小波分析 总被引:30,自引:9,他引:30
该文对异步电动机在鼠笼转子发生不同断条故障情况下的定子电流分别进行了实验测量;并对测量电流进行倍频小波分析,利用小波系数,在各个频段上进行小波信号重构;通过计算各个频段的信号能量特征值,诊断电机故障。这样,既可以从低频频段来诊断异步电动机鼠笼转子断条故障,也可以从某些高频频段来识别故障是否发生,从该文的实验诊断表明,倍频小波分析方法取得了较好的效果。 相似文献
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传统的通过FFT变换对电机定子电流信号直接进行频谱分析,难以有效识别出转子断条故障。本文提出了一种在频域采用RELAX算法进行故障诊断的方法,它根据信号最小能量准则,结合粗估计和细估计,得到各频率分量的幅值和相位信息,从而直接构造各频率成分的复频域表达式,最后在频域内消除基波分量。相对于在时域内剔除基波分量的方法,它具有直接,快速的特点,缺点是对各频率分量的参数估计不是特别准确,但实验证明,该方法有效地突出了电机故障特征,在电机早期故障诊断中具有一定的应用价值。 相似文献
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基于解析小波变换方法的鼠笼型异步电动机转子断条检测新方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出利用解析小波变换方法检测异步电动机转子断条故障。解析小波变换是将小波分析与Hilbert变换相结合,可以正确区分异步电动机负荷波动与转子断条故障。该方法可以准确判定负荷突变发生时刻,提高了异步电动机转子断条故障检测的可靠性及准确性。数值仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献