基于变模态分解的异步电机转子断条故障诊断

电机稳态运行时的故障特征频率与基频接近，难以实现转子断条时的故障电流分量的有效提取。对此，该文根据起动过程中转子断条故障特征信号频率易与基频区分的特点，采用变模态分解（VMD）方法对起动过程中的定子电流进行分析并对故障进行诊断。首先，基于平均瞬时频率对VMD的模态个数进行优化，准确分解出能量集中的断条故障特征信号。在此基础上，利用维格纳准概率分布高时频分辨率的特点绘制断条故障特征信号的时频分布图，引入大津算法对图片进行抗噪处理，突出故障特征部分。然后，以故障特征信号能量值作为故障量化因子，以不同故障状态下多组实验数据的均值和标准差为依据设置阈值，实现系统自动故障预警的目的。最后，在一台5.5 kW异步电机上进行了实验，结果表明，所提诊断方法不仅能够实现包括不完全断条在内的故障诊断，还能够实现对断条故障严重程度的判断。