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

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。     

基于Duffing振子检测鼠笼型异步电动机转子断条故障的

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.     

组态式牵引电动机故障诊断模型

摘要： 针对电动机典型的故障诊断模型网络结构复杂、训练困难等问题,提出一种组态式牵引电动机故障诊断模型.该模型由多个多输入单输出的子径向基函数神经网络构成,每个子模型识别一种故障特征.根据系统需要将多个子模型任意组合,用来识别类型繁多的电动机故障.利用特征提取后的样本数据对该模型进行训练,并通过测试样本验证了故障诊断模型的有效性.结果表明,采用组态式牵引电动机故障诊断模型,一个子模型仅识别一种牵引电动机故障状态,结构简单,模型训练难度小,提高了模型的故障识别能力以及应用的灵活性,为牵引电动机故障诊断提供了一条新思路.     

浅谈一种基于AR模型的电厂电动机故障诊断新方法

电动机是电厂的重要设备,对发电厂的电动机故障进行诊断有重要意义。本文采用虚拟仪器系统作为开发平台,根据电动机振动信号的特点,对其进行虚拟诊断测试,在实际测试中,提出倒谱分析方法,是基于自回归AR模型的一种电机振动信号检测方法,首先是AR建模,并进行阶次预测和系数预测,得到相关参数;再进行倒谱变换,快速准确地提取出所需要的频谱信息,从而判断电机是否出现故障。     

三相串联故障电弧检测方法

为进一步研究煤矿井下供配电系统中串联故障电弧的特性及检测方法,采用三相电动机及变频器负载开展了串联故障电弧实验,提出了一种基于单相电流的三相串联故障电弧的检测方法.对单相电流进行中值滤波和一阶差分预处理后,提取一阶差分信号的波峰因子、峭度、分段动态时间弯曲距离和路径长度构建故障电弧特征向量,结合改进的网格搜索优化的支持向量机建立故障电弧识别模型,并测试故障电弧检测准确率,结果表明:该方法通过分析单相电流实现三相电动机及变频器回路中故障电弧的检测,对研制低成本故障电弧断路器具有一定的参考价值.     

飞轮系统的对应性分析故障检测方法

为了实现复杂系统故障的简单、快速检测问题,提出一种基于对应性分析的检测方法,研究了闭环飞轮的故障检测问题。首先,利用飞轮系统的健康数据与故障数据描述飞轮系统的状态,数据向量由飞轮的物理状态参数构成。其次,利用对应性分析方法提取健康数据的故障检测指标及其相应的阈值。最终,利用对应性分析方法提取故障数据的故障检测指标值;并与故障检测指标阈值对比,检测飞轮系统的故障。与扩展卡尔曼滤波故障检测方法相比,不需要复杂的物理建模,利用数据向量之间的关联性即可实现飞轮系统的故障检测。飞轮仿真模型的故障检测结果的对比分析表明:本文算法利用数据关联性避免复杂物理建模;算法能利用实时数据实现在线监测,通用性强。可见,对应性分析故障检测方法具有简单、快速的优点。     

抽油机用电动机断相保护装置的研制

抽油机的电动机通常运行在其额定功率的３５％～８０％之间,应用一般三相平衡电路设计的电流过载及断相保护装置不能准确、有效地实现对电动机的保护作用．当抽油机的电动机发生故障时,主电路各相电流都发生变化,它的变化状态与电动机接线方法有直接关系,对于星形接法的电动机非故障相的线电流小于对称性过载保护电流动作值;而三角形接法的电动机,非故障相的绕组电流超过对称性过载保护电流动作值．在电动机故障状态下,其主电路除正序电流外,还产生负序电流．根据这个特点,从检测电流相序为依据,设计了抽油机用电动机断相保护装置,实现对油田抽油机电动机的断相保护．该装置线路简单,操作方便,适应油田环境．     

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。     

基于EMD和ICA的感应电动机故障检测

针对感应电动机的转子断条故障和轴承故障,以定子电流信号为研究对象,结合经验模态分解(EMD)和独立分量分析(ICA)原理提出了一种新颖的故障检测方法.该方法首先对定子电流信号进行经验模态分解,去除高频IMF部分,消除噪声干扰;然后用独立分量分析的方法进行特征提取,进而判断故障类型.仿真试验结果表明,该方法用于感应电动机故障诊断是行之有效的.     

基于多信号模型的引信测试性建模

针对目前武器系统测试性设计技术滞后于装备研制水平的问题,提出采用多信号模型法评估系统测试性。多信号模型法基于一种分层建模的思想,在系统结构的基础上以分层有向图表示信号流向和各组成单元的连接关系。通过定义功能、故障模式、测试与信号之间的关联性来表征系统的一种模型表示方法。文中建立了引信系统的多信号模型,针对引信作用失效故障模式。对系统测试性进行了评估并给出了量化结果,如故障检测率、故障隔离率、故障隔离模糊群组、未被检测的故障、未被使用的测试等。仿真结果表明,该方法能够快速、准确地实现故障检测与隔离,具有建模简单、模型失真度小、通用性强等特点,对提高产品可靠性。降低全寿命周期费用具有重要意义。     

利用系统动态模型参数“在线”诊断电机故障

为了解决电机故障的在线诊断,首先对电机的系统动态模型参数进行在线最小二乘估计,根据估计的系统模型参数的变化,利用基于模型参数估计方法实现系统故障检测。根据模型参数的检测诊断方程,识别系统的故障因素,结合应用实例,证明其方法是可行有效的。     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

基于现场可编程门阵列的电机控制器硬件在环测试

为实现电机控制器算法验证,提出了一种基于半实物仿真的新能源汽车电机控制器的测试平台设计方法.首先,在Simulink上搭建永磁同步电机矢量控制算法模型及故障诊断算法模型,并将代码下载到数字信号处理(digital signal process,DSP)电机控制板中.其次,搭建逆变器、永磁同步电机模型并下载到现场可编程门列阵(field programmable gate array,FPGA)板卡运行,连接DSP对电机控制算法进行测试.永磁同步电机模型可以作为该仿真平台中的电机模型,既可以是基于d-q 变换的永磁同步电机(permanent-magnet synchronous motor,PMSM)模型,也可以是基于有限元分析(finite element analysis,FEA)的PMSM模型.在硬件在环(hardware-in-loop,HIL)仿真平台上测试了控制器基本功能及逆变器开路和短路等故障模式,验证了控制器控制功能以及故障检测算法的可行性可见HIL仿真平台对电机控制器故障测试具有重要意义.     

云模型方法在选煤厂跳汰系统中的故障检测与诊断

针对传统的故障检测与诊断方法的局限性,笔者结合信息融合思想和云模型算法,提出了用于选煤厂跳汰系统故障检测与诊断的云模型方法。采用一维云模型推理映射算法,代替传统神经网络方法的训练过程,融合多源信息合并处理,保证检测和诊断的正确性,并进行实时检测仿真。结果表明：系统辨识精度较高,能很好地反应跳汰系统工作情况,并能及时判断。该方法用于选煤厂跳汰系统故障检测与诊断可行。     

基于电机电流分析的齿轮故障诊断研究

本文提出了一种基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法,相对于齿轮故障诊断的一般振动信号诊断方法,该方法可实现远程诊断、便于安装且受环境噪声影响小的优点,是一种无损的故障诊断方法。本文针对电机驱动的齿轮传动系统,建立了负载转矩对电机定子电流的理论模型,并分析了各种状况时的定子电流频谱特征,发现可以利用基频与转频的变频带、基频与啮合频率的边频来判断齿轮断齿故障和磨损故障。通过matlab/simulink对电机齿轮系统进行了仿真,并在实验平台上进行了验证。     

PCA 在过程故障检测与诊断中的应用

讨论了基于主无分析（PCA）的过程故障检测与诊断的原理,运用T^2统计、Q统计方法,结合贡献图对一典型过程进行了仿真分析,结果表明PCA方法可对简单传感器故障进行检测与诊断,并指出了该方法中的不足,提出了将PCA方法同基于过程动态模型的故障诊断方法相结合的研究思路。     

基于电流斜率的SRM功率变换器故障诊断

功率变换器是开关磁阻电机调速系统重要部件之一,同时也是系统可靠性最弱的环节。针对传统功率变换器故障诊断方法通用性差、需增加额外硬件、无法进行开路器件定位等问题,以不对称半桥式功率变换器为研究对象,改进传统电流传感器安装位置,各相检测电流为绕组和上续流二极管电流之和,通过分析电流斜率在不同故障下的特点,提出一种基于电流斜率的诊断方案。该方案以逻辑信号、检测电流及其斜率为输入建立了故障变量的数学模型,通过模型输出值,即可对功率管开、短路故障进行快速定位,且各相诊断相互独立、不受电机相数及控制方式限制,通用性强;无需增加额外硬件,诊断功能丰富且控制器负担小。仿真和实验验证了方案的有效性。     

Nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis

To ensure the system run under working order, detection and diagnosis of faults play an important role in industrial process. This paper proposed a nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis (KPCA). In proposed method, using essential information of nonlinear system extracted by KPCA, we constructed KPCA model of nonlinear system under normal working condition. Then new data were projected onto the KPCA model. When new data are incompatible with the KPCA model,it can be concluded that the nonlinear system is out of normal working condition. Proposed method was applied to fault diagnosis on rolling bearings. Simulation results show proposed method provides an effective method for fault detection and diagnosis of nonlinear system.     

基于ES-PN模型的电力系统故障诊断

提出了一种基于Petri网理论和专家系统的电力系统故障诊断方法,详细阐述了基于引出线诊断模型和鉴别故障元件的方法,包括故障元件和其保护的关联度。通过对保护的方向性、区域性以及关联度的分析,增加了模型的拓扑适应能力。这种方法克服了专家系统难于用数学方法描述的缺点,增强了Petri网在该问题上的推理能力,利用Petri网建立数学模型,提高了故障诊断速度。诊断结果表明,该方法能够大大减少响应时间,并且比之前的方法更能适应电网配置的变化。