基于信息融合分析的感应电机故障检测方法

为了提高感应电机故障检测的准确性，在分析了感应电机定子线圈短路故障时的振动特征信息及定子电流的谱信息的基础上，指出了单一的振动分析方法或定子电流频谱分析（MCSA）诊断定子线圈短路故障，不能得到准确可靠诊断结果的原因，提出了一种基于信息融合分析的感应电机定子故障检测方法，能有效提取电机定子故障时的特征信息，提高了故障识别的准确性。实验结果证实，基于融合分析得到故障特征可以作为感应电机定子线圈短路故障诊断的依据。     

异步电动机定子匝间短路故障诊断方法

分析了异步电动机定子线圈匝间短路故障时的振动特征及定子电流的谱特性。指出由于受电动机结构固有不对称等因素的影响，单纯利用振动频谱分析法或定子电流信号频谱分析法诊断定子线圈匝间短路故障，不能得到准确可靠的诊断结果。提出一种异步电动机定子匝间短路故障的诊断方法，能有效提取电动机定子匝间短路故障时的特征信息，提高故障识别精度。实验结果证明，利用该方法得到的谱特征可以作为异步电动机定子匝间短路故障诊断的依据。     

异步电动机定子匝间短路故障诊断方法

分析了异步电动机定子线圈匝间短路故障时的振动特征及定子电流的谱特性。指出由于受电动机结构固有不对称等因素的影响,单纯利用振动频谱分析法或定子电流信号频谱分析法诊断定子线圈匝间短路故障,不能得到准确可靠的诊断结果。提出一种异步电动机定子匝间短路故障的诊断方法,能有效提取电动机定子匝间短路故障时的特征信息,提高故障识别精度。实验结果证明,利用该方法得到的谱特征可以作为异步电动机定子匝间短路故障诊断的依据。     

瞬时功率分解算法在感应电机定子故障诊断中的应用

分析了电压不平衡、电压及负载的动态变化在故障负序电流检测中的表现；揭示了电机的负序感抗受电机自身固有不对称，铁磁饱和程度以及转子漏抗、转子几何静偏心的影响而非常数；提出了一种基于瞬时功率分解算法(IPDT)的感应电机定子线圈故障诊断方法，导出了故障负序电流的近似表达式：利用该方法可消除非故障因素产生负序电流的影响。实验结果证实，电机在不同条件下运行时，用该方法检测定子线圈故障，均可提高故障识别的精度。     

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.     

变频电源驱动的感应电机定子短路故障诊断方法

针对由变频电源驱动的感应电机,分析了电网负序电压分量对感应电机定子电流的影响,发现电网负序电压分量不会在定子电流中产生负序电流。因此,对变频电源驱动的感应电机定子故障进行诊断,不再需要对电网负序电压对定子电流的影响进行补偿。基于对逆变器直流侧电流的分析,提出了一种基于逆变器直流侧电流的定子故障诊断方法和一种评估定子故障严重程度的故障严重因子,这种故障严重因子完全独立于电源与负载,同时在物理意义上还具"阻抗"的概念。采用在电机两相之间接短路电阻的方法,模拟定子线圈非金属性短路故障进行实验。实验结果表明:该方法不需要对电网负序电压的影响进行补偿,而且只需要采集一路电流信号,其算法也相对简单,是一种简单有效的方法。     

感应电机定子匝间短路故障建模与仿真研究

介绍了一种用于分析定子匝间短路故障的三相感应电机新模型,该模型由原始的相轴线模型变换可得,能应用于电机定子三相不对称情况下的故障诊断.基于MATLAB/SIMULINK建立感应电机故障仿真模型,分析定子电流波形,当定子的匝间短路数达到一定的程度,对应定子电流有效值明显变化.     

利用微粒群算法提取的正负序相量检测感应电机定子故障

针对感应电机电流中转子断条故障特征分量、谐波和噪声影响定子故障诊断结果的问题,提出一种利用骨干微粒群优化(BBPSO)算法提取基波正、负序相量的故障检测方法。该方法利用BBPSO算法提取出三相定子电流的基波幅值和相位,进而直接计算出总的负序电流。由于在实际电机中,供电电压不平衡、电机先天不平衡和负载的变化等都会影响负序电流的大小,因此通过等效负序阻抗和支持向量机来消除这些非故障因素的影响,从而得到仅与定子故障相对应的残余负序电流,实现感应电机的定子故障诊断。实际电机实验结果表明,采用所提方法提取的残余负序电流能够更加可靠地诊断感应电机定子故障。     

利用逆同步速坐标变换检测感应电机定子故障

针对感应电机电流中谐波和噪声影响定子匝间短路故障诊断结果的问题,提出了利用逆同步速坐标变换提取定子故障特征的方法.利用改进的相关算法准确提取三相定子电流基波信息,通过逆同步速坐标变换将基波正序分量转换成二倍频交流量,负序分量转换成直流量.采用均值法提取直流分量,导出了负序分量在逆同步速旋转坐标系下合成矢量幅值,并考虑电机先天不平衡因素定义了表征匝间短路故障程度的灵敏度因子.实验结果表明,该方法避开了先天不平衡、谐波及噪声对诊断结果的影响,灵敏度因子可准确反映定子匝间短路故障特征.系统只需采样电压频率和电流信号,易于工程实现.     

盲信号处理在感应电动机复合故障诊断中的应用研究

感应电动机定子短路和轴承故障一起发生时,由于故障机理不同,通常需要同时采集定子电流和振动信号才能进行有效诊断。研究了一种通过振动信号同时诊断两种故障的方法,以两种故障一起发生时的低频振动信号为研究对象,采用最小均方盲提取算法对故障信号进行提取,得到了信噪比提高的故障信号,做频谱分析后两种故障的特征频谱能够很好地分辨。通过实验平台模拟了定子相间短路和轴承外滚道缺损的复合故障,诊断结果表明该方法能够提取故障信号,减少噪声干扰,实现了利用振动信号对感应电动机复合故障的诊断。     

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.     

Diagnosis of Short‐Circuit Faults in Stator Winding Inside Low‐Voltage Induction Motor Using Impulse Voltage Test

Short‐circuit faults in windings due to the deterioration of insulation is among the most common faults in motor drive systems. An easy and effective fault diagnosis method is urgently required to ensure highly reliable operation. This paper proposes a novel method for the diagnosis of short‐circuit faults in stator winding inside a low‐voltage induction motor without removing the rotor, by performing an impulse voltage test. As the rotor does not need to be removed from the motor in this novel diagnosis method, the method can be put to practical use. In this study, first, several impulse voltage tests are carried out on the stator windings of motors. Second, the values of two features that represent the characteristics corresponding to the condition of the motor are calculated, and it is found that the shape of the feature distribution does not depend on the rotor position but on the condition of the winding. Third, the distance between the feature distribution for the healthy motor and features obtained from a target motor is calculated. On the basis of this distance, the condition of the stator winding inside the induction motor is determined. The effectiveness of the proposed diagnosis method is verified by performing experiments that involve several motors with healthy and faulty windings.     

基于转子瞬时功率谱的双馈风力发电机定子绕组故障诊断

提出一种基于转子瞬时功率谱分析的双馈风力发电机定子绕组故障的在线监测与诊断新方法。理论分析表明,与常见的电流或电压谱诊断方法相比,转子瞬时功率谱法既具有无需外加传感器与硬件设备的优点,又由于其特征频率不受转差的影响,当转差存在一定的跟踪或计算误差时,特征频率不会改变,具有很强的抗干扰能力。在PSCAD软件中建立了双馈风力发电机并网模型,对正常及故障状态进行仿真分析,得出转子瞬时功率谱法在双馈风力发电机定子绕组故障诊断中更具敏感性的结论。在动模实验室建立了定子绕组故障诊断的实验平台,进一步证明了转子瞬时功率谱法在双馈风力发电机定子绕组故障诊断中的可行性。     

Detection of stator short circuit faults in three-phase induction motors using motor current zero crossing instants

Stator faults typically have a significant share amongst the common type of faults in industrial three-phase induction (asynchronous) motors. This paper presents a motor current signature analysis (MCSA)-based diagnostics of the stator winding short circuit fault. This type of fault happens due to the destruction of the turn insulation, and can be very detrimental causing motor shutdown. Instead of traditional MCSA using the motor stator current, in this paper, analysis using the zero crossing time (ZCT) signal of the stator current is presented. The theoretical aspects of the stator short circuit detection are presented. Following that, a diagnostic algorithm utilizing the ZCT signals is proposed. Experiments are performed with real motors, healthy and with shorted stator windings. Frequency analysis of the ZCT signals from the experimental data substantiates the theoretical arguments with significant accuracy.     

三相异步电动机定子绕组故障的动态模型

提出了一种分析三相异步电机定子绕组常见故障的动态模型。本文以定子 绕组的每个线圈为基本单元,推导出基本单位的电路参数计算方法。根据不 同的定子绕组故障,使用联接矩阵将单个定子线圈组合为相应的定子绕组。 本文的方法可准确分析异步电机定子绕组的不同故障状态。     

共振解调与小波降噪在电机故障诊断中的应用

针对异步电机形成复合故障时电流频谱存在的故障频率成分难以准确分离的问题,结合小波降噪算法与共振解调技术,提出一种异步电机复合故障分离方法.依托小波优良的时频局部化特性,有效地区分信号中的突变部分和噪声,实现信号的降噪;利用软件方法实现共振解调,构造带通滤波器提取共振信息.利用Hilbert变换进行解调分析得到包含故障特征信息的低频包络信号,经过低通滤波、频谱分析后实现异步电机耦合故障分离和故障特征提取.实验结果表明,该方法使复合故障情况下的异步电机电流信号的故障特征频率更容易识别和分离.     

感应电动机转子绕组故障对电机起动性能影响分析

基于多回路理论,建立感应电动机暂态分析的数学模型;分析了感应电动机转子绕组故障对电机起动性能的影响.研究表明,电机转子绕组故障使电机起动转矩下降,谐波转矩大大增加;起动转速上升变缓,起动时间增加,起动困难;定转子起动电流发生畸变,衰减速度下降;定子电流的某一频率分量在电机起动过程中两次出现峰值点.动态分析的某些结论可以用于进行电机转子绕组故障诊断.