基于CZT变换分段频谱细化的鼠笼式异步电动机转子故障诊断

提出一种基于CZT变换分段频谱细化的鼠笼式异步电动机转子故障监测和诊断方法.从理论上推导鼠笼式异步电动机转子故障时的电流信号模型,利用CZT变换的分段频谱细化性质,将故障电流信号进行分段频谱细化分析,达到消除电源基波和噪声影响、突出故障特征的目的.同时采用CZT快速精确估计方法估计出故障特征频率成分.通过对样机实测信号进行分析处理,验证了CZT变换的分段频谱细化算法的有效性和优越性.     

无速度传感器感应电机转子断条的故障诊断

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...     

基于机匣应变的航空发动机碰摩故障识别

针对双转子航空发动机采用柔性机匣设计理念，提出了在进气机匣或中介机匣承力支板加装应变桥路，从机匣动应变中提取特征频率来识别发动机转静碰摩故障的一种方法。建立了简化的转子-机匣碰摩动力学模型，分析得出了双转子发动机转静碰摩特征频率，利用该特征频率准确识别出了某型发动机飞行试验中多次转静碰摩故障。理论分析和飞行试验表明：机匣应变能够灵敏的拾取转静碰摩振动信号；双转子发动机发生转静碰摩时，振动频谱中会出现mΩH±nΩL高低压转频组合频率成分，可依据该组合频率来判断碰摩故障是否发生；振动频谱中出现mΩH±ΩL组合频率成分并不能定位高压转子发生碰摩，同理，振动频谱中出现ΩH±nΩL组合频率成分也不能定位低压转子发生碰摩。     

转子断条故障检测新方法研究

简介了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,并应用该方法对模拟信号和实验信号进行了分析,分析结果表明该方法能够精确检测出电机断条故障信号。     

检测转子断条时定子电流故障特征分量的新方法

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。     

改进的谱相关分析方法及其在故障诊断中的应用

提出一种基于峭度能量的谱相关分析方法.它利用每个循环频率切片的峭度值来衡量该循环频率的调制能力,并以此作为加权因子进行循环频率的能量累积,最终实现故障特征的有效提取.相对于传统的谱相关分析方法,本文方法降低了信号中多倍频谐波对故障特征频率的干扰,能更清晰准确地提取出故障频率特征.利用传统的谱相关分析方法、本文方法和共振解调三种方法对仿真信号、低速重载试验台的滚动轴承外圈故障信号进行分析,证明了本文方法的有效性.     

改进的谱相关分析方法及其在故障诊断中的应用

提出一种基于峭度能量的谱相关分析方法.它利用每个循环频率切片的峭度值来衡量该循环频率的调制能力,并以此作为加权因子进行循环频率的能量累积,最终实现故障特征的有效提取.相对于传统的谱相关分析方法,本文方法降低了信号中多倍频谐波对故障特征频率的干扰,能更清晰准确地提取出故障频率特征.利用传统的谱相关分析方法、本文方法和共振解调三种方法对仿真信号、低速重载试验台的滚动轴承外圈故障信号进行分析,证明了本文方法的有效性.     

一种新的感应电动机转子断条故障检测方法

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.     

基于固有时间尺度分解与多尺度形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法

为了准确提取出滚动轴承的故障特征并对轴承状态进行评估,提出了一种固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与多尺度形态滤波相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,采用ITD方法将滚动轴承故障信号分解成多个固有旋转分量(proper rotation,PR);然后,对比各个PR分量与原始信号的相关性;最后,采用多尺度形态滤波算法对相关性较大PR分量进行滤波降噪,并提取滚动轴承故障特征频率。采用所建立方法对轴承外圈故障和内圈故障实验数据进行分析。结果表明,所提出的故障特征提取方法能够有效抑制噪声,清晰准确地提取出滚动轴承故障特征频率。     

基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断

为解决异步电机故障轴承振动信号易受噪音影响信噪比较小的缺点,提出了一种新的故障诊断方法。首先,采用小波分析方法对测得的原始信号进行去噪,并根据频率对原始信号进行频带划分;其次,用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的低频段信号进行分解,获得若干固有内在模函数(IMF);最后,采用傅里叶变换对各个IMF函数进行时频分析获得频谱图,进而提取故障频率,根据故障频率和故障类型的对应关系得出最后的诊断结果。实验表明,该方法能有效地提取出故障特征频率,方便地判断出故障类型。对比分析了傅里叶变换和小波变换与本方法的优缺点,为滚动轴承的早期故障诊断提供了一个新的思路。     

基于小波包和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法

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.     

微电机噪声信号的小波包分析与故障检测

电机运转噪声中包含了电机状态的信息,分析了微电机的噪声源及噪声信号特征,基于最优小波包基和Donoho软阈值消噪方法对一组微电机标准信号和故障信号进行了消噪处理,比较低频信号成分的功率谱得出故障特征频率,从而确定电机故障,结果表明该方法能有效实现对电机的故障检测.     

基于HHT和广义Fourier变换变频调速异步电动机故障诊断

在变频调速异步电动机的故障诊断过程中,由于电源频率的时变性,容易淹没故障特征信号.针对调速过程中常见的恒加速和恒减速运行模式,提出了采用HHT(Hilbert-Huang变换)方法识别运行模式、利用广义Fourier变换进行时频转换的故障诊断方法,可将线调频的电源信号转换为新的时频域的恒频信号.仿真表明该方法能达到突出故障特征的目的.     

提取感应电动机转子故障特征的新方法

感应电动机拖动机械负载运行时，如果机械负荷波动较大，通过测取电动机定子电流直接作频谱分析，难于得到正确的结果。作者分析了该种工况下电动机定子电流信号的特点，提出了一种提取电动机转子故障特征的新方法。此法通过对电动机定子电流信号作Ｈｉｌｂｅｒｔ变换解调处理，以调制信号的频谱中是否存在２ｓｆ１频率的故障特征分量，来诊断转子有无断条故障。实测结果表明，这种方法是有效的，尤其适用于这种负荷波动较大的电动机转子故障的诊断。     

基于局域波和混沌的转子系统早期碰摩故障诊断

为实现低信噪比下的微弱信号检测,提出一种基于局域波和混沌的微弱信号检测方法.将微弱的故障信号分解为有限的并且具有不同基本模式的分量,每个分量为单一成分信号,实现了信噪分离.将局域波分量输入所设计的混沌振子,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.对转子系统早期碰摩故障信号检测结果说明了该方法的有效性.     

大转动惯量负载用感应电机转子起动温升分析

大转动惯量负载用感应电动机是发电厂用于拖动风扇磨煤机旋转的专用感应电动机。由于风扇磨煤机的转动惯量大,使得拖动其旋转的电动机具有转动惯量大、起动电流大、起动时间长等特点,导致该种电动机起动过程的转子发热问题尤为突出。为了提高大转动惯量负载用感应电动机的起动可靠性,以一台国内最大容量的大转动惯量负载用感应电动机为研究对象,采用分点计算与曲线拟合的方法,建立了起动过程中转子铁耗、铜耗以及转子表面散热系数随转速变化的计算模型,利用有限元法对其起动过程中转子部件的损耗和温升进行了计算与分析。结果表明,该电动机的起动时间长达48s,在起动过程中转子铁耗、铜耗以及表面散热系数均随转速而变化,起动完成后转子最高温升达到141.1K。     

三相鼠笼式异步电动机转子断条故障程度的诊断方法

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。     

基于局域波和混沌的转子系统早期故障诊断

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.     

基于经验模态分解的齿轮箱故障特征提取

利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪,将经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障进行特征提取,此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析.利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理,将去噪后的信号进行经验模态分解,得到一定数量的本征模态函数(IMF)分量,选取特定的IMF进行FFT,得到相应的功率谱,从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的.对齿轮箱故障信号进行分析,结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率.