大功率电力机车异步牵引电机的典型故障研究

通过分析相电流信号,对大功率电力机车异步牵引电机的两种典型故障——转子断条故障和定子绕组匝间短路故障进行故障诊断,建立电机故障情况下的有限元模型并进行仿真.结果表明,电机故障引起了三相电流不对称,基于故障后的三相电流,利用频谱分析法和对称分量法进行后处理运算,可以提取到明显的故障特征,能够有效的诊断转子断条故障和定子绕组匝间短路故障.实验所得结果与仿真及理论分析吻合,证明了故障模型的正确性,也验证了基于相电流信号的故障诊断方法的有效性.     

异步电机定子绕组匝间短路微机检测系统

叙述了三相异步电机绕组匝间短路故障的检测意义,介绍了 Microchip 公司的 PIC 单片机 PIC16C74的结构特点,探讨了异步电机定子绕组匝间短路故障诊断的方案,设计出了基于 PIC16C74单片机的微机检测系统,该系统成本低,测量精度高,具有极其广阔的应用前景。     

基于相位差的轴向磁通无铁心电机早期轻微匝间短路故障诊断

针对轴向磁通定子无铁心电机早期匝间短路故障问题,提出一种基于零序分量和定子电流分量相位差的轴向磁通定子无铁心电机的早期匝间短路故障诊断和定位方法。首先,根据定子绕组电感极小的特点建立了匝间短路故障数学模型;其次,对故障前后的短路电流、相电流、零序分量等进行了傅里叶分析,通过零序电压基波幅值变化对匝间短路故障进行识别;最后,通过对比零序电压基波与定子三相电流初相位差来进行故障相定位。结果表明,匝间短路故障相的相电流基波初始相位与零序电压基波初相位差的绝对值近似180°,而健康相的相位差与180°相差较大。基于相位差可以实现轴向磁通无铁心电机早期匝间短路故障的诊断与定位,为永磁电机的匝间短路故障诊断提供了参考。     

基于Park变换和DRNN的定子绕组匝间故障诊断方法

采用定子电流信号检测方法诊断三相交流电机定子绕组匝间短路故障时,会受到电网电压不对称和负载变化等因素的影响,为克服这一缺陷,提出了基于派克变换和对角递归神经网络(DRNN)的定子绕组匝间故障诊断方法.该方法根据派克变换得到三相电流派克矢量模的轨迹变化,通过频谱分析提取故障严重度特征因子.为进一步确定短路绕组的匝数,综合考虑负载、三相输入电压不平衡度的变化情况,构建基于DRNN的短路匝数诊断模型.根据此方法,构建了试验系统并进行了匝间短路试验,试验结果证明:基于Park变换和DRNN的诊断方法,不但在稳态工况下可精确确定定子绕组短路故障的严重度及匝数,而且在电机启动、负载、电压不平衡动态变化时,取得比前馈神经网络(FFNN)故障诊断模型更好的诊断结果.     

同步发电机定子绕组匝间短路下电磁转矩和振动分析

在考虑气隙偏心的情况下,分析了定子绕组匝间短路后同步发电机气隙磁场的变化特征,得到该内部故障前后电磁转矩和振动的变化规律,特别是瞬时转矩中的脉冲转矩分量幅值和频率的变化特征．应用场路耦合法分析了内部故障与偏心双重条件下的电机端电流第17阶和第19阶分量特征．通过动模实验实测了一台容量为7．5kVA的发电机定子绕组匝间短路时的定子垂直方向振动加速度信号并对其进行了离散频谱分析．结果表明,发电机定子绕组匝间短路后,其2倍基频振动加速度变化大,第17阶和第19阶谐波电流幅值可作为检测未发生或发生内部故障的电机的动态偏心严重程度的特征值     

双馈异步风力发电机转子匝间短路故障振动特性分析

针对双馈异步风力发电机转子匝间短路的故障振动机理尚不明确且无法为故障诊断提供理论依据的问题,开展了双馈异步风力发电机转子匝间短路故障振动特性分析.首先,结合有限元仿真及解析推导,分析转子匝间短路下双馈异步风力发电机的气隙磁密规律,得到转子所受的不平衡磁拉力;然后,考虑转子不平衡磁拉力的情况下构建双馈异步风力发电机转子-轴承系统非线性动力学模型,利用非线性动力学仿真获取转子匝间短路故障下系统的振动仿真信号;最后,在双馈异步风力发电机故障模拟实验台上进行转子匝间短路故障实验,利用实验分析验证非线性动力学仿真结果的有效性.非线性动力学仿真及实验分析结果均表明,转子匝间短路故障下双馈异步风力发电机转子-轴承系统振动信号的频谱存在转频的谐波成分,通过检测转频的谐波分量可诊断双馈异步风力发电机转子匝间短路故障,有效揭示了双馈异步风力发电机转子匝间短路的故障振动机理.     

基于LFT键合图的异步电机故障分析与诊断

对异步电机故障进行分析和诊断,可以减少停机时间和维护成本.在键合图理论的基础上,提出将线性分式变换和诊断键合图模型结合的故障诊断方法.首先,搭建异步电机键合图模型,通过添加虚拟传感器将键合图模型转换为诊断键合图模型,由虚拟传感器求出残差.然后,通过分析模型中元件的因果关系消除未知变量,从而推导出解析冗余式和故障特征矩阵.针对元件参数的不确定性,提出基于线性分式变换搭建不确定性键合图模型来构造自适应阈值的方法,并在20-sim仿真平台上进行实验.结果表明:该方法可以对异步电机的定子绕组匝间短路故障和转子断条故障进行快速、准确地检测.     

无刷直流电机匝间短路故障定位及定量评估方法研究

针对无刷直流电机匝间短路故障问题,提出一种结合深度迁移学习和多维特征拟合方法,以实现匝间短路故障的精确定位和定量评估.同步采集电机定子绕组的三相电流信号,将一维电流信号转化为图像信号,采用基于迁移学习的卷积神经网络实现匝间短路故障的定位,在确定故障相之后,从电流信号中提取并筛选敏感特征,采用特征拟合方法实现故障等级的定...     

电机转子绕组匝间短路故障诊断研究

分析了探测线圈检测电机转子绕组匝间短路故障的机理,构建故障诊断系统.以WTMM为基础,对信号进行分析并计算波峰特征的Lipschitz指数.以MATLAB为后台对信号进行仿真,以Lipschitz指数α的方差为定标,得出发生匝间短路故障的位置和故障程度.实验表明,通过Lipschitz指数来判断故障发生及其故障程度是一...     

发电机转子绕组匝间短路故障的分析与检测

深入分析了发电机发生转子绕组匝间短路故障后的电磁特性,得出当发电机发生匝间短路故障后,若端电压和有功功率保持不变时,无功功率会相对减小的结论;同时推出在一定的状态下,有功功率、无功功率和励磁电流之间的对应关系。利用人工神经网络具有不需要精确的数学模型及诸多参数的优点,把人工神经元网络方法引入到发电机转子绕组匝间短路的故障诊断技术中,可通过对故障样本的比较,诊断出转子绕组匝间短路的故障情况。     

基于小波分析永磁同步电机匝间短路故障检测

为研究电动汽车永磁同步电机匝间短路故障的检测方法,首先建立永磁同步电机匝间短路故障的有限元仿真模型;然后,在多种工况下对正常电机和故障电机的定子电流进行小波分析,提取特征频段系数的均方根(RMS)作为匝间短路故障检测的依据,并设定故障检测的阀值.实验结果表明,基于定子电流小波分析的方法能够检测电动汽车永磁同步电机匝间短路的故障.     

改善异步电机转子断条故障诊断性能的一种方法

在介绍定子电流频谱分析法诊断异步电机鼠笼转子断条故障基本理论的基础上，针对传统频谱分析法存在的问题，提出了基于复数滤波器的工频对消法。仿真和分析表明，该方法提高了故障诊断时的信噪比，使定子电流频谱分析更加可靠。     

特征谱分析方法及其在列车轮对故障诊断中的应用

鉴于列车轮对故障特征信息往往被淹没在背景噪声里,而一般频谱分析方法常因负载变化、转速波动而造成谱值模糊不准的缺点,提出了一种列车轮对故障在线诊断的特征谱分析方法,并根据列车轮对故障诊断的实际需要,研制了故障在线诊断特征谱分析系统.阐述了该方法的原理、信号采样、信号处理以及特征谱泄漏抑制等问题.实际运用结果表明该方法比普通的频谱分析技术更为准确地描述了故障信号的特征,是一种可靠而有效的故障诊断方法.图5,参8.     

绕组故障时异步电机定子电磁振动频谱的计算

本文阐述在绕组故障和非故障情况下异步电机定子径向电磁振动频谱的计算方法,这一方法可以全面考虑各种气隙磁场谐波的影响,并对一台绕线式异步电机在定子绕组发生相间短路及正常运行时定子电磁振动的频谱作了计算和比较.     

基于高阶谱和Tamura纹理的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的故障诊断率,提出了一种基于高阶谱(high order spectrum, HOS)和Tamura纹理特征相结合的故障诊断方法。首先,通过高阶谱方法将滚动轴承故障振动信号的冲击提取出来;然后,对高阶谱进行处理得到二维等高线图;最后依据轴承故障相同时等高线图具有相似性以及不同时具有差异性这一特性,采用基于人类视觉感知的Tamura纹理描述方法提取特征参数后输入到多分类支持向量机(support vector machines, SVM)中进行分类。结果表明：高阶谱结合Tamura纹理特征的滚动轴承故障诊断方法在较少特征参数下故障识别准确率能达到较高的精度,对于故障尺寸不同的混合振动信号识别准确率稳定,诊断效果良好。     

高阶时频分布在滚动轴承故障诊断中的应用研究

滚动轴承故障信号是非高斯、非线性、非平稳信号,由于调制性,使用幅值谱分析方法无法找到轴承故障频率。将高阶时频分布——主要是Wigner双谱分析方法应用于滚动轴承的故障诊断,计算滚动轴承振动信号的高阶时频分布,并对其沿时间轴切片,分析了切片的幅值谱。针对不同故障轴承,对其振动信号幅值谱、高阶时频分布及其切片谱的对比分析表明,高阶时频及其切片谱性能优于幅值谱。     

基于Maxwell的永磁同步电机短路故障诊断研究

针对缺少成熟电动机分析方法的情况,文章建立了基于Maxwell的永磁同步电动机二维有限元模型。通过仿真得到电机在正常工作和匝间短路故障情况下的电磁场分布和相关性能曲线。得到了不同条件下,反电势三次谐波含量随匝间短路程度的加剧而减少等结论,为永磁同步电机定子绕组早期匝间短路故障诊断提供了依据。     

基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法

齿轮故障诊断一般采用振动信号进行故障特征提取,但振动诊断法不便于安装传感器,易受环境和噪声影响.电机本身具有传感器的特性,定子相电流等信号能够反映负载转矩的变化.因此,针对由电机驱动的齿轮传动系统,提出了一种基于电机定子相电流分析的齿轮无损故障诊断方法.推导了电机定子电流如何反应负载转矩的特性,并分析了齿轮正常与故障状态下定子电流的频谱特征,发现可通过观察边频带的出现来判断齿轮发生局部式故障.通过Matlab对故障诊断原理进行了仿真验证,在实验平台上结合频谱分析成功检测出了齿轮断齿故障.     

PWM控制隔爆异步电机定子绕组短路损耗分析

矿用隔爆电机是煤矿井下设备的主要驱动电机,大部分采用逆变器供电,使得电机的谐波损耗增大;定子绕组短路故障是电机的主要故障类型,发生短路故障后,电机的损耗也会发生变化,对PWM供电防爆异步电机定子绕组短路故障损耗变化的研究对电机温度场的研究和故障诊断具有重要的理论意义。为了对定子绕组故障后的电机损耗的特点和变化规律进行研究,建立了一台刮板输送机用防爆异步电动机定子绕组短路故障时的场-控-路耦合二维有限元模型,首先对电机的定子电流和气隙磁密的进行计算,然后对电机的铜耗、磁滞损耗和涡流损耗进行了计算和分析。通过分析可知:电机发生定子绕组短路故障后,故障相的电流增大,使得电机的铜耗大大增加,磁滞损耗和涡流损耗也增加。通过对电机整体损耗的分析,为电机温度场的计算和故障诊断提供理论依据。     

基于双谱的模糊聚类滚动轴承故障诊断

为了能准确可靠地判别出机械设备中滚动轴承的故障类型,基于双谱能表征随机信号偏离高斯噪声程度的特性,提出一种模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。基于滚动轴承运行过程中监测到的振动信号包含高斯噪声且具有非高斯、非线性特点,该方法在分析高阶谱理论的基础上,对双谱估计特征值进行阈值化处理,构成二值特征图并构造模板,通过测试样本与目标模板之间距离大小来进行不同类别的判断,实现对滚动轴承故障的诊断。经实例验证,该方法有效实现了对滚动轴承故障的分类判别,并提高了判别的可靠性和准确性。