感应电机转子断条位置影响分析

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。     

感应电机转子断条根数影响分析

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。     

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Hilbert变换和小波包能量分析的转子断条故障诊断

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.     

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。     

变频电源笼型异步电机断条故障诊断仿真研究

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.     

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。     

鼠笼型异步电动机转子故障在线检测

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.     

威格纳分布在异步电动机故障诊断中的应用

利用 Ｗｉｇｎｅｒ分布对笼型异步机起动过程的定子电流作时频谱分析以确定其中是否有（１—２ｓ）ｆ（ｓ为滑差，ｆ为电网频率）这一断条特征量．从而诊断有无断条。结果表明：这种方法比传统的利用稳态定于电流作谱分析来诊断转子断条的方法，具有灵敏度高、信息丰富的优点，并且为双鼠笼异步电动机上笼断条的早期诊断提供了可行的途径。     

多断条笼型转子感应电动机故障过程研究

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.     

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.     

油膜失稳引起的轴承碰摩故障研究

为了研究油膜失稳和转子-轴承碰摩两种单一故障相互作用形成的耦合故障,利用转子实验台模拟油膜失稳引起的轴承碰摩故障,采集发生此故障时转子系统升降速过程的振动信号.利用三维谱振图、重排小波尺度图、频谱图和轴心轨迹图对竖直方向振动信号进行分析,结果表明:重排小波尺度图可以很好地提取轴承碰摩时的时间和频率信息.当转子系统发生二者耦合故障时,油膜失稳占主导地位,油膜失稳引起的碰摩会产生转频和涡动频率的组合频率成分.此外,由于不可公约的组合频率出现,轴心轨迹变得混乱不规则.     

基于小波包分解-峭度值指标-希尔伯特包络解调融合方法处理声发射信号的滚动轴承故障诊断

为实现对航空发动机主轴承进行故障诊断,以复杂传递路径下声发射信号的波形分析为基础,提出一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、峭度值指标(kurtosis index, KI)以及希尔伯特包络解调(Hilbert envelope demodulation, HED)相结合的滚动轴承故障特征信息提取方法。采用WPD方法对滚动轴承声发射信号分解获得节点分量,基于KI对节点分量排序筛选进行信号重构,进而对重构信号进行HED分析,提取出轴承故障特征频率用于对比诊断。开展简单以及复杂传递路径下滚动轴承故障模拟试验,采用建立的方法分别针对滚动轴承外圈、内圈典型故障试验数据进行分析和诊断。结果表明：该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率及其倍频,且针对复杂传递路径下处于工作状态的滚动轴承,仍可实现精准的特征信息提取和有效的故障诊断。     

基于参考信号频域半盲提取的机械故障特征声学诊断

针对生产现场机械设备零部件结构复杂、设备运行时背景噪声干扰严重等造成的监测诊断难题,以及传统盲信号处理算法在机械声信号处理方面的局限性,提出一种基于参考信号约束频域半盲提取的机械故障声学诊断算法。详细介绍了该算法的关键技术:以频域盲解卷积算法为基础,使用利于全局寻优的人工鱼群算法,构建适用于机械故障特征的改进多尺度形态学滤波器,以最大程度削弱背景噪声干扰;结合机械设备零部件结构参数构建参考信号,通过单元参考信号约束频域半盲提取算法,对降噪后的信号逐段进行复数盲分离;利用改进KL距离,解决复分量间次序不确定性问题,最终实现机械故障特征信号的提取与分离。实际声场环境中的滚动轴承故障声学诊断实验验证了该算法的有效性。     

基于优化VMD和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障信号易受噪声等背景信息干扰难于提取故障特征的现象,提出了将优化K值的变分模态分解(VMD)和粒子群优化算法(PSO)优化参数L,M的最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合提取滚动轴承故障特征频率的方法.首先,确定VMD中K值,对信号进行分解后得到一系列模态分量;然后利用EWK指标选择包含故障信息最多的有效模态分量进行后续分析,利用优化的MCKD对其进行增强;最后对增强信号进行包络解调提取故障特征频率,验证所提方法的有效性.仿真和实验表明该方法可以精确地提取出轴承故障信号中的特征频率,实现故障诊断.     

风机叶片引下线断裂故障检测与定位方法

风机叶片引下线出现断裂故障,将直接威胁风机的安全运行,然而当前关于叶片引下线断裂故障的检测与定位研究较少。为此,选取2.5 MW真机叶片引下线,并考虑其分支结构,以注入脉冲法为故障检测和定位手段,搭建了叶片引下线断裂故障仿真模型和实验平台,从仿真和实验角度开展叶片引下线断裂故障检测与定位方法研究。研究结果表明,含分支结构的叶片引下线发生断裂故障时,仅凭故障波形难以实现故障检测与定位,可通过对故障波形与无故障波形作差找到故障反射波,依据故障反射波完成叶片引下线断裂故障的检测与定位。所提方法具有较强的可行性和有效性,为当前风电场诊断叶片引下线断裂故障提供了新思路。     

基于工频故障分量的方向纵联保护

介绍了工频故障分量的基本概念,提出了利用工频故障分量来判断故障方向的原理,进而形成了一种新的方向纵联保护.应用PSCAD仿真软件对保护的可靠性进行了验证.结果证明,此种保护具有良好的动作特性,且不受系统电势和短路点过渡电阻的影响.     

油浸式变压器绕组振动特性研究

变压器外壳的振动信号是反应变压器运行状态的有效信息。为研究正常运行变压器绕组的振动信号特征,在分析变压器绕组振动原理的基础上对振动频率及加速度幅值两大特征量进行了讨论。并采用短路电流法进行变压器绕组振动信号测试,统计分析了不同型号、不同容量变压器绕组振动信号的频率分布和振动加速度幅值特点,测试结果与理论分析一致,正常状态下变压器绕组的振动信号频率集中在100Hz;B相绕组的所受电动力大于A、C两相,B相振动加速度幅值最大。本文结果可对进一步研究基于振动信号的变压器故障诊断技术提供参考。     

小波换应用于小电流接地故障选线

研究了小波分析在小电流接地系统单相接地故障选线中的应用,利用小波变换这一新兴的信号分析工具,提取故障时的暂态量信息,构造出了基于小波变换模极大值奇异性检测原理的新型选线判据。着重介绍了利用小波变换提取故障信号的暂态高频分量,进行故障选线的方法。并且利用Matlab提供的小波分析工具进行了大量的选线仿真实验,验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于短时分数阶傅里叶变换的异步电机转子断条故障诊断

分析了异步电机在启动、稳态、失电三种运行状态下的转子断条故障情况,根据电机启动过程中故障特征频率的特点,提出一种基于短时分数阶傅里叶变换(STFrFT)的转子故障诊断方法。采用STFrFT对定子启动电流信号进行时频分析,解决了故障信号和工频信号难以分离、不易提取的问题。实验结果表明,该方法不仅能有效检测出故障信号,而且能反映出故障特征频率的变化趋势。