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电机电流信号特征分析(MCSA)是诊断鼠笼电机早期转子断条故障的常用方法。当电机在时变转速状态下运行时,转速和滑差连续变化,定子电流表现为非平稳信号,MCSA不再有效。本文提出一种鼠笼电机时变转速运行状态下的早期转子断条故障诊断新方法。该方法的核心是对定子电流Park矢量模平方信号作离散小波变换,然后根据转子断条故障特征频率2sf在转速连续变化期间的波形演变图谱以及小波能量变化判断故障发生与否。在3k 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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以快速傅里叶变换(FFT)为基础的电机电流信号特征分析(MCSA)具有频率分辨率低的固有缺陷,从而严重影响了鼠笼电机早期转子断条故障的诊断性能。为解决这一问题,提出基于高分辨率谱估计的早期转子断条故障诊断方法。首先利用Hilbert变换和离散小波变换对单相定子电流信号预处理,然后采用扩展Prony算法对预处理后的信号进行定性/定量分析。运用该方法对不同故障严重程度、不同负载条件下的3 k W电机稳态定子电流信号进行分析,并与FFT分析结果做对比。实验结果表明,即使在短时数据条件下所提方法仍然能够准确诊断出早期转子断条故障,验证了该方法的有效性和优越性。 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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提出了一种基于混沌蚂蚁群算法的控制系统辨识方法,这种方法在给定控制系统数学模型的条件下,将控制系统的参数辨识问题转化为参数的寻优问题,之后利用混沌蚂蚁群算法的全局优化搜索能力对问题进行求解.以典型控制系统为例进行了计算机仿真,实验结果表明,使用混沌蚂蚁群算法可以得到很好的参数估计结果. 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