首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 250 毫秒
1.
文章提出基于Duffing振子检测鼠笼型异步电动机转子断条故障的新方法。Duffing振子摄动力为故障电流。当转子断条故障发生时,Duffing振子处于大周期状态;而正常运行或者非此类故障时处于混沌状态,从而识别了转子断条故障。该法判别的过程简单、快速,并具有较强的鲁棒性。仿真结果证明了方法的可行性和有效性。  相似文献   

2.
三五阶Duffing振子(Cubic-Quintic Duffing Oscillator)在物理学和工程中有着重要的应用.提出了对大振幅振子研究的简化方法,找到了一个渐近解,并利用该解给出了三五阶Duffing振子周期的简单有效的表达式.结果显示,当0相似文献   

3.
针对转子系统早期微弱故障诊断问题,提出了一种基于局域波分析和混沌相结合的故障诊断新方法.分析了Duffing混沌振子的混沌运动,说明混沌振子的非平衡相变对微弱信号的敏感性和对白噪声的免疫力.可以通过混沌振子由混沌运动到大周期运动的相变识别微弱信号的特征频率成分.由于实际检测信号为多分量信号,若直接输入Duffing振子达不到检测识别目的.为了消除其他成分的干扰,利用局域波分解,任何复杂的信号都可以分解为有限的并且具有不同的基本模式分量,每个分量是单一成分信号,实现了信噪分离.将局域波分量输入所设计的混沌振子,通过混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态,表明检测信号中含有特征成分,实现了利用混沌振子对低信噪比微弱信号的检测识别.对转子系统早期不对中故障信号进行检测结果证明了方法的有效性.  相似文献   

4.
在基于定子电流信号进行异步电机故障诊断时,转子断条故障特征频率分量常常被电流的基频分量淹没.针对这种情况,文中提出一种新型无速度传感器感应电机矢量控制转子断条故障方法.该方法通过转子反电动势与电流矢量的叉乘构建无功功率,然后对无功功率进行频谱分析,其中特征频率2sf被用作转子断条的故障诊断判据.同时利用该无功功率进行速...  相似文献   

5.
针对多断条转子绕组非对称特点,采用拓展的综合矢量法建立了多断条感应电动机易于求解的数学模型.通过增大故障导条阻值,仿真了由单根断条演变为多根断条的故障过程.表明与断条相邻及相距一对极距的导条电流增大最多,其诱发断裂可能性最大;多断条故障使电机起动过程的电磁转矩/转速曲线呈现转矩脉动的故障特征,脉动幅度与断条位置密切相关;当2根断条间距π/2电角度,或3根及以上断条间距2π/Nf(Nf为断条数)电角度时,转子磁势保持对称,定子电流及电磁转矩不显故障特征.所得研究结果有助于对感应电机在线故障诊断作正确评估.  相似文献   

6.
针对传统注入法故障选线受高阻限制,提出注入式Duffing振子选线方法。对Duffing振子进行尺度变化,使其适用于电网大频率信号检测。Duffing振子对和内策动力信号同频的外部信号有较高的灵敏度,且Duffing振子的抗噪性良好。配电网发生故障后,提取各线路注入信号作为Duffing振子的输入,系统会因外界策动力不同迅速发生相应相变,通过龙格库塔求解,得到系统三维相图轨迹,用纹理参数对其进行分析,给出数值判据以达到智能选线目的。仿真实验证明了方法的准确性。  相似文献   

7.
建立变频电源供电笼型异步电机在正常情况和转子断条故障情况下的运行状态仿真模型,并通过对比分析单相定子电流频谱和三相平均瞬时功率频谱,检验出后者对于因变频电源谐波影响而使得电动机定子电流频谱中含有大量谐波时具有更佳的分辨能力,以确立合适的断条故障判据.  相似文献   

8.
提出了一种基于小波包分析(WPA)和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法.针对异步电机转子断条故障时定子电流出现的边频分量进行小波包分析,提取动态条件下各频带能量作为故障特征向量,削弱了负载变化及噪声对诊断准确性的影响.采用Elman神经网络对故障进行识别,并对Elman网络进行改进,在关联层增加了自反馈增益因子,提高了网络性能.以频带能量作为Elman神经网络识别故障的特征向量,建立从特征向量到电机转子断条故障之间的映射.试验结果表明:基于小波包分析提取的故障特征明显,由WPA和Elman神经网络构成的诊断系统,能有效地识别出转子断条故障,故障诊断准确率高.  相似文献   

9.
基于Hilbert变换和小波包能量分析的转子断条故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
转子断条是笼型异步电机最常见故障之一.基于Hilbert变换和小波包频带能量分析方法,提出了一种新的笼型异步电机转子断条故障检测方法.对采集的定子电流信号进行Hilbert变换,消去定子电流中包含的直流分量,解决了转子断条故障特征分量容易被基波湮没、难以检测的问题.采用基于小波包频带能量分析方法,对转子断条故障进行识别.实验结果验证了方法的有效性.  相似文献   

10.
感应电机转子断条根数影响分析   总被引:3,自引:1,他引:3  
首先介绍感应电机转子绕组故障分析方法,然后详细讨论转子断条故障后转子各导条和每一段端环中电流的分布及变化情况,定子电流中转子绕组故障特征量的变化情况,最后总结出特征量的变化规律:连续断条根数增加,故障特征量增加;但当连续断条数超过电机每极的导条数时,断条数继续增加,故障特征量反而减小。  相似文献   

11.
感应电机转子断条位置影响分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
对感应电机转子断条的位置及其影响进行研究,分析电机转子断条位置与定子电流中转子绕组故障特征量之间的关系,转子断条位置与转子导条电流、转子端环电流之间的关系,并总结出其规律性;揭示了过去人们试图把定子电流中故障特征量的大小作为电机转子断条根数多少的判据的局限性,提出了把断条引起电机的不对称性作为电机故障程度判据的新的理论。  相似文献   

12.
通过运用振动故障检测及开口变压器两种检测方法,对YKK-63014-2型电动机转子导条断条的故障进行诊断分析,准确判断出转子断条的故障,为研究笼型电机转子断条的故障提供了一套行之有效的检测方法,同时针对故障原因提出了改进措施。  相似文献   

13.
该文提出一种基于Hilbert模量频谱分析的感应电动机转子断条故障诊断的新方法.该方法是将Hilbert变换和小波分析方法相结合,得到解析小波变换,以准确判定负荷波动发生时刻,消除了负荷波动对断条故障特征频率的影响.将Hilbert模量定义成原始信号与其共轭信号的平方和,利用Hilbert模量将原相电流中的基波成分转换成直流成分,将转子断条的故障特征分量——(1-2s)f1转变为频率为的电流分量,解决了相电流频谱分析方法中断条故障特征分量很容易被基波淹没而难以突出故障特征分量的问题.仿真分析表明,该方法能克服传统的电流频谱分析法的缺点,对感应电动机转子断条故障给出正确无误的诊断结果.  相似文献   

14.
研究鼠笼型异步电动机转子断条故障和偏心故障的在线检测方法.通过对定子电流和轴磁通信号的频谱分析,可以得出,定子电流中的齿谐波分量可作为转子静态偏心的特征分量,轴磁通信号中的3sF1分量可作为转子断条故障的特征分量.设计了以单片机为核心的检测系统.实验结果证明了本方案的可行性.  相似文献   

15.
研究了软弹簧Duffing振子的混沌控制.通过线性状态法、时间延迟法和凹槽滤波法3种反馈控制方法,在不改变原动力系统参数的前提下,引导系统由混沌运动转为期望的低周期运动.基于Melnikov方法这一混沌的微扰判据,给出适当的反馈控制参数,经Duffing振子实例仿真分析,验证了其理论的正确性.  相似文献   

16.
本文以耦合Duffing振子为例研究了耦合非线性振子的一些动力学行为;研究表明,在不同的耦合强度情况下,出现不同的动力学特征.随着耦合强度的变化,耦合系统分别进入周期同步和混沌同步状态.  相似文献   

17.
利用互功率谱方法对异步电动机发生多根导条断裂故障进行了模拟仿真,包括连续断条和间歇断条故障。数字仿真结果表明该方法能在信噪比较低的情况下,有效地诊断转子断条故障。  相似文献   

18.
三相鼠笼式异步电动机转子断条故障程度的诊断方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
从三相鼠茏式异步电动机转子断条的物理本质出发,解释断条时定子电流频谱中各种特征频率成分出现的原因,并得出相邻的多根导条断裂时,由定子电流中故障特征成分与基波成分的幅值之比与断条程度之间的修正关系。经计算对比表明,该修正关系与实际情况较吻合,适合于用来诊断转子断条数。  相似文献   

19.
本文探讨了一种笼型异步电动机转子断条故障在线检测方法,指出如何精确检测出电机转子断条故障信号是一个重要的问题。针对这一问题,提出了一种小波包分析结合FFT的处理方法。该方法弥补了单独使用FFT无时间分辨力和无法准确识别微弱故障特征信号的缺点。分析结果表明,该方法能够精确检测到电机转子断条故障信号,是切实可行的。  相似文献   

20.
为了解决传统通信方式本身不具有隐匿信息能力的问题,本文采用FPGA设计了一个基于Duffing振子阵列的四进制混沌接收机,主要用于接收混沌Duffing振子产生的四进制混沌信号。进行信号调制时主要利用了混沌Duffing振子的时域信号具有隐蔽性和类噪声的特性构建了较为安全的通信信息;解调时,利用了Duffing振子阵列对信号的幅度敏感性,屏蔽了其相位敏感性,使其可以解调具有任意相位的混沌信号。实验结果证明该混沌接收机能正确接收具有任意相位的混沌信号,保密性能好。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号