基于小波包分析的三相感应电动机转子断条故障诊断

转子断条是鼠笼型感应电动机常见故障之一,对定子电流进行信号处理,根据其中（1～2s）f1。特征频率的分量,可以方便地进行故障的诊断．但转子轻微断条或电机轻载时,转差率S很小,（1—2s）f1与f1这两个频率非常接近,用FFT做直接频谱分析时,（1—2s）f1频率分量会湮没在f1频率分量中,从而使检测（1—2s）f1频率分量是否存在变得非常困难,此外,当电机负载波动时,用FFT检测（1—2s）f1频率分量也比较困难．本文采用了基于小波包分析的感应电动机转子断条故障诊断方法,可以很好的解决上述问题,对于感应电动机断条故障的诊断,具有重要意义．     

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...     

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.     

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。     

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。     

YFM400-8/900电动机转子断条的分析与处理

通过对YFM400-8/900电动机转子的修复改造实践，简单地分析、说明了更换转子笼型绕组时，应尽可能保证其电路、磁路、风路的参数不变；在改善其结构、消除断条隐患的同时，还要保证其机械时间常数、热容量不变，以保证修复后电机的性能与原来机同，符合国家标准。     

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.     

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。     

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。     

基于特征频率功率谱方差的故障实时检测

针对火力发电厂湿法除灰系统中柱塞泵的泄露问题,介绍了频域和时域相结合检测故障的方法.文中对比了声音样本的波形特点,利用加窗傅立叶变换分析了时域短时能量和频域短时自相关函数、功率谱函数,提取了声音样本的频率特征量,证明了利用特征频率点附近功率谱函数方差值检测故障的可行性,并提供了利用工程简化实现多路信号实时检测的方案.     

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。     

基于Hilbert谱熵的柴油机故障诊断方法研究

从信号的特征提取出发,采用局域波时频谱分析和信息熵结合的方法--Hilbert谱熵(HSE),进行柴油机振动信号的特征提取和状态识别.首先,对信号进行局域波分解;然后,根据得到的内蕴模式分量计算Hilbert谱;最后,建立基于时频分布的Hilbert谱熵,并以此作为故障识别的特征参数.以柴油机缸套与活塞间磨损的状态识别为例,根据对时域、频域和时频域的信息熵比较分析,证明了Hilbert谱熵对柴油机的状态进行评价的有效性.此方法为柴油机预知维修提供了一个有效的手段.     

welch功率谱估计法在流化床风帽故障检测中的应用研究

利用循环流化床常见故障风帽的实际模型,在搭建的冷态鼓泡流化床的试验台上对流化床正常风帽工况和故障风帽工况下流化床炉膛内复杂多相流动的工况进行模拟。并对正常风帽和故障风帽工况下循环流化床风室内的压力波动信号进行了采集,应用welch功率谱估计法处理采集的压力波动信号,最终得出两种工况下功率谱密度(power spectral density,PSD)的分布情况。对比正常风帽与故障风帽工况下流化床风室内压力波动信号的功率谱密度分布情况,提取故障时的特征值,来实现循环流化床风帽故障的检测与诊断。试验表明,该方法能对流化床风帽的故障进行检测与诊断。提出应用welch功率谱估计法对流化床风帽故障检测的方法,为流化床风帽故障的在线检测提供参考价值。     

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。     

基于小波包联合AR功率谱理论的滚动轴承故障诊断

提出了小波包联合自回归功率谱理论的故障诊断方法.对采集的轴承振动信号采用高、低正交共轭镜面滤波器组,将信号划分到不同频道上.滤波器每作用一次,数据点减半,采样的时间增至两倍.选取轴承缺陷所在频段的数据插零,将其他频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率;然后通过AR功率谱分析轴承运行状态,诊断出轴承对应的故障.对207滚动轴承的早期缺陷作了实际诊断,诊断结果与实际较为符合.证明该方法是一种有效的弱信号缺陷提取与诊断方法.     

基于C++Builder与MATLAB的电机故障诊断系统

系统运用C Builder与MATLAB混合编程的方法,结合了二者的优点,开发出了一套故障诊断系统.利用C Builder语言完成了应用程序模块、信号采集模块和端口操作模块的编写,通过调用MATLAB引擎,实现了对采样信号的傅里叶分析和图形绘制功能.试验结果证明本系统可以准确地诊断出感应电动机转断条故障.