中小型电机匝间短路的分析

分析匝间短路发生的原因、匝间短路的特征及匝间短路发生时的物理变化过程 ,阐明了匝间短路的判断及处理办法     

中小型交流电机匝间短路分析及处理方法

摸清矿用交流电机匝间短路的故障原因对提高检修技术具有重要的意义,以中小型交流电机为例,详述匝间短路发生的原因,提出了查找及处理方法。     

中小型交流电机匝间短路分析及处理方法

摸清矿用交流电机匝间短路的故障原因对提高检修技术具有重要的意义,以中小型交流电机为例,详述匝间路发生的原因,提出了查找及处理方法。     

基于BP神经网络的异步电机匝间短路程度研究

提出了一种针对异步电机匝间短路故障程度的诊断方法。把从异步电机定子端采集的失电残余电压进行频谱分析,提取其中部分高次谐波成分并与其中的基波成分对比,比值作为不同程度的匝间短路故障的特征向量,再利用BP神经网络进行仿真,得出诊断结果。实验表明,该方法能有效、准确地做出电机匝间短路故障程度的诊断。     

发电机定子绕组局部匝间击穿短路处理方法

针对哈密矿务局电厂41列车发电机定子C相绕组局部匝间击穿短路故障 ,分析了故障原因 ,阐述了故障处理方法 ,介绍了工艺操作过程、模拟试验、耐压与泄漏试验等情况     

基于傅里叶变换的发电机转子匝间短路故障检测

通过对短路匝磁势进行傅里叶分解得到各次谐波分量,各次谐波分量在定转子绕组中产生附加谐波电势。认为定子绕组中1/2次谐波电流和励磁绕组中的3/2次谐波电流可作为判断发电机转子是否存在匝间短路的依据。     

基于二代小波的发电机转子匝间短路故障识别

为了快速准确地检测电机转子匝间短路故障,研究了二代小波用于发电机转子匝间短路故障检测的原理。在探测线圈法的基础上对附有随机噪声的感应电势信号进行二代小波变换分析,对分解系数进行重构,提取故障特征。仿真结果表明,该方法能有效检测电机匝间短路故障,滤除低频随机噪声,准确及时地提取故障特征,提高了可信度。     

电动机匝间短路故障特征提取的研究

在生产、生活和科学研究中,电动机是电能和机械能相互转化的工具,但电动机故障可能危及人员的生命,或者生产停顿导致工业上的经济损失,故需要通过精确地检测或连续地监控电动机的工作状态来预防。探讨了异步电动机匝间短路故障的各种类型及特征,运用小波变换分析信息熵的理论进行了特征提取,以此对电动机匝间短路故障有更好地认识和理解。试验证明了在空载、欠载、过载情况下结果均不能很好地识别出故障,而在满载情况下进行故障诊断和特征值提取分析才会得到准确的结果。     

高压电机匝间试验设备的研制与应用

矿井大型水泵、绞车、风泵等高压电机的检修,因工期太长影响生产。介绍一种在检修中采用电机定子绕组线圈单元件脉冲感应冲击法探测匝间的试验设备。该设备能够快速检测出电机线圈匝间故障,能准确完好地提高检修质量,降低检测时间,完善检修工艺,给电机的快速修理和稳定运行提供有利的保证。使用结果表明:该设备能够迅速检验出线圈匝间的故障,检测结果的精确度达到100%。     

基于遗传小波网络的电动机故障诊断

对基本的遗传算法进行了改进,并将其与BP算法相结合构成混合算法应用到电动机故障诊断的小波神经网络训练中。仿真结果表明,该算法有效地解决了小波网络初值设置不合理,极易进入局部极小的区域,以致网络振荡增大、不收敛,而GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。用训练过的小波神经网络模型对5组电动机故障进行验证和诊断的仿真结果也表明了,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,证实了该算法应用于电动机故障诊断的有效性。     

基于ADuC812异步电机故障检测系统设计

本文分析了异步电机产生故障的原因,设计了一种基于ADuC812的电机故障诊断系统,给出了系统的软硬件基本结构。     

基于模糊神经网络的异步电动机故障诊断研究

针对异步电动机常见的故障特点,采用基于模糊神经网络的故障诊断方法,通过利用改进的BP算法,运用该诊断模型,对异步电动机故障进行了诊断。仿真结果表明,该诊断方法具有准确度高、诊断速度快等优点,是一种较实用的故障诊断方法。     

电力变压器短路故障分析

通过对电力变压器机理的分析和故障的了解,建立变压器的仿真模型。在此基础上,进行对该变压器正常工作以及短路故障分析。用解析法验证仿真结果,2种方法所得结果吻合较好,表明建立电力变压器的仿真模型合理以及求解方法的可行性。     

电动机故障诊断的几种方法

介绍电动机故障诊断的主要研究内容,阐述傅立叶变换分析方法的实质,PARK变换分析方法的特点和小波分析方法的优越性。     

基于MATLAB/SIMULINK的异步电机故障诊断

异步电机作为电器原动力在工业及各个领域应用十分广泛,如果发生故障不能及时检修导致电机损坏,造成很大的经济损失。针对异步电机故障,在SIMULINK中建立仿真模型,得到各种工况下的数据,然后用SVM来对故障建立预测模型,对故障进行故障类型预测。实验表明,SVM的异步电机故障诊断,分类效果好,实用性强,可以为异步电机诊断提供参考价值。     

电动机振动故障诊断的探讨

通过对电机典型故障的振动特征分析,提出对电机先进行简易诊断,然后进行精密频谱分析,以找出故障的类型和部位的技术思路。     

电机设备故障诊断分析

分析了电机设备故障诊断的基本原理,系统地阐述了电机设备的现代故障诊断方法,概括了已有的各种故障诊断方法的特点,指出了电机故障诊断方法的发展趋势。