基于电磁转矩复解析小波变换的感应电机转子故障检测

提出一种运用电磁转矩信号对感应电机转子断条故障进行检测的新方法.当感应电机转子发生断条故障时,转子绕组的不对称将会使电磁转矩中引入2s同步速的脉动转矩(s为转差率).对电机起动电磁转矩信号进行复值小波变换,根据分析小波在特定中心频率条件时信号瞬时频率与其对应小波脊线的关系,提取出故障特征转矩频率变化规律,实现转子故障的可靠检测.同时,对应尺度上小波系数的模值还能够反映该故障特征转矩在电机起动过程中的幅值变化规律,将其作为故障严重程度指标则可以进一步判断转子断条根数.实验结果证明了该方法的有效性.     

基于电磁转矩特征频率提取的感应电机转子断条故障诊断

分析了信号复值小波变换的瞬时频率提取原理,根据复解析小波系数的相位信息给出了信号瞬时频率提取算法,将其应用到电机启动电磁转矩信号中转子故障特征的提取上,实现转子断条故障的可靠诊断,并给出了电磁转矩计算及实验结果,实验证明了该方法的有效性。     

基于感应电机启动电磁转矩Hilbert-Huang变换的转子断条故障诊断

该文提出了一种感应电机转子故障诊断新方法。当感应电机转子出现断条故障时，转子绕组的不对称将会使电磁转矩谱中引入2sfs(s为转差率，fs为电网频率)谐波分量。利用砌bert-Huang变换中经验模态分解(EMD)方法对启动电磁转矩信号进行了分解，得到若干本征模态函数(IMF)。通过计算包含故障信息的IMF分量的瞬时频率，可以检测出转子断条故障。同时，根据包含故障信息的IMF的幅值可以进一步判断出转子断条根数。实验结果证明该方法是可行的。     

笼型转子断条感应电动机的易解数学模型

针对断条破坏了电机原有对称关系而使建模仿真变得困难,采用综合矢量法,建立了转子断条感应电动机易于求解的数学模型.对电机暂态及稳态仿真揭示了定子电流幅值与转矩随时间脉动的故障特征,得出了转子导条电流分布规律,表明与断条相邻及相距一对极距的导条电流最大.引人关注的是在转子端环间出现端电压,其值反映了转子电路不对称程度;揭示了故障特征随电机负载变化规律.定子电流实测与仿真结果相吻合证实了结论正确,有助于感应电机在线故障诊断.     

基于气隙转矩的笼型异步电动机转子断条监测

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.     

异步电机断条故障的启动电流小波诊断法

为克服小波脊线在诊断异步电机断条故障过程中存在的数学定义复杂、迭代逼近运算量大等缺点,应用Morlet连续复值小波,多尺度地、中心频率等间隔地分解了实测的同型正常电机和有一根断条的故障电机启动电流信号,分析和比较了对应尺度下的频带能量后,找出了上述电机两种状态的信号能量差异;定义了频带能量比(RFBE)的概念,得出断条故障电机的RFBE比良好状态的至少大2倍的定量判据,并据此提出了基于RFBE的电机断条故障诊断新方法。研究表明:该法不仅具有小波脊线方法的高灵敏度、不受负载波动影响,且诊断过程大为简化、不受噪声干扰影响、实用性更强。     

基于断电残压的PMEM和WPA转子断条故障诊断研究

针对转子断条故障诊断存在故障信号难以提取,受负载波动影响等诸多不足之处,提出断电残压最大熵功率谱分析和小波包分解的故障诊断方法.建立转子断条故障断电残压模型;通过最大熵功率谱分析法得到故障电机断电残压频谱,利用小波包分解电机断电残压信号,并计算对应频段节点系数的能量.仿真结果表明,断电残压可以有效避免外界因素的干扰,小波包分解得到的子频带能量变化率可以诊断故障.该方法简单可靠,为工程实际提供了新的方法思路.     

基于MIRPSA的感应电动机转子断条数目诊断判据

在感应电动机转子断条数目诊断方面,电机定子电流信号分析(MCSA)类方法已经建立明确的解析判据,而电机瞬时无功功率信号分析(MIRPSA)类方法缺乏理论支撑。为此,针对转子断条故障推导了感应电动机瞬时无功功率特征分量的幅值与转子断条数目间的数值对应关系,由此建立了具有解析意义的基于MIRPSA的转子断条数目诊断判据。感应电动机转子断条故障仿真与实验证明了所提判据的有效性。     

笼型感应电机发生断条故障时转子局部电磁力计算

电磁应力是导致笼型感应电机发生断条故障的原因之一。基于二维瞬态磁场结果,结合麦克斯韦张量法和洛仑兹力原理,对电机故障前后的转子铁心、导条所受电磁力进行计算,通过将该方法算出的转矩值与局部雅各比导数法得到的结果进行核对,并与实测电机转矩值相比较,验证了该方法的准确性。根据电机在不同断条程度时转子上各类电磁力的分布规律,得出了故障时电磁力分布的非对称性特征及应力集中位置,从磁应力的角度分析了故障电机进一步断条的可能性。计算得到的电磁力结果可作为求解转子结构形变的载荷,该文所提出的局部电磁力分析思路也可以为求解其他故障类型的电磁力问题提供参考。     

基于小波包分析的异步电机转子故障检测

针对异步电机转子断条故障信号特征频率易被主频淹没的缺点,利用小波包分析法提取电机电流信号的故障特征频带能量,并以此为依据,基于"频率-能量-故障"模式,对异步电机转子断条故障进行检测信号,实验结果表明该方法能够有效检测转子断条故障。     

Induction Motors Broken Rotor Bars Diagnosis Through the Discrete Wavelet Transform of the Instantaneous Reactive Power Signal under Time-varying Load Conditions

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.     

基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断

为提高异步电机转子故障诊断的可靠性,文中介绍了一种基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断方法。采用定子电流信号和振动信号的频谱特征融合作为转子断条以及气隙偏心故障的诊断依据,首先对信号进行小波包分解,获得不同小波包频带节点下对应的能量分布,并与正常电机信号进行比较,进而对能量异常的信号频段进行小波包节点重构,最后通过快速傅里叶变换识别故障特征频率,诊断电机故障是否发生。通过仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性,对于电机运行状态的准确监测具有重要意义。     

基于谐波小波的变频机转子断条故障诊断

变频机转子发生断条故障时,定子电流中将产生相应特征频率的电流分量。对这种特征信号的提取与监控,能够实现转子短条故障的检测。研究利用谐波小波的分频特性实现转子断条故障特征信号的提取方法。仿真结果和实际应用表明,这种方法能够准确地提取转子导条断裂故障的特征信号,是变频机转子导条断裂故障诊断的一种可靠的方法。     

Rotor broken-bar fault diagnosis of induction motor based on HHT of the startup electromagnetic torque

This paper presents a new method for rotor broken-bar fault diagnosis of induction motors. The asymmetry of the rotor caused by broken-bar fault will give rise to the appearance of additional frequency component of 2sf _s (s is slip and f _s is supply frequency) in the electromagnetic torque spectrum. The startup electromagnetic torque signal is decomposed into several intrinsic mode function (IMF) with empirical mode decomposition (EMD) based on the Hilbert-Huang Transform. Then, using the instantaneous frequency extraction principle of the Hilbert Transform, the rotor broken-bar fault characteristic frequency of 2sf _s can be exactly extracted from the IMF component, which includes the rotor fault information. Moreover, the magnitude of the IMF which includes the rotor fault information can also give the number of rotor broken bars. Experimental results demonstrate that the proposed electromagnetic torque-based fault diagnosis method is feasible. __________ Translated from Proceedings of the Chinese Society for Electrical Engineering, 2005, 25(11):107–112 (in Chinese)     

基于APSO-SSVM的异步电动机转子故障诊断

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。     

Hilbert模量与MUSIC相结合的感应电机转子断条故障检测方法

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。