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。     

通过监测电机的定子电流实现齿轮的故障诊断

研究了损伤齿轮的振动信号特征,齿轮的扭转振动信息中包含丰富的齿轮故障信息,由于直接测量扭转振动信号比较困难,文中提出通过监测电机的定子电流对齿轮的扭振进行测量,通过对信号的分析提取故障特征最终实现齿轮的故障诊断。     

感应电机的定子电流控制

针对由电压源型逆变器供电的感应电机，提出了一种适于数字实现的离散化定子电流控制方案，与现有的定子电流控制方案相比它具有以下优点：１）对电机参数及电机运行状态变化鲁棒性好；２）对定子电流参考信号的动、静态跟踪性能好；３）与转子回路的状态变量及参数无关；４）控制算法简单，适合于计算机实现。仿真及实验结果证明了该方案的有效性。该定子电流控制方案的提出为现代高性能感应电机交流调速系统的实现提供了新的手段。     

同时采集异步电机定子电流与电压信号的电机电气信号分析

结合异步电机的概念和特点,对其运行的安全性和可靠性进行了分析,以定子电流分析方法为理论基础,采取同时采集异步电机定子电流和电压信号的电机电器信号分析方法,对异步电机的电气和机械故障进行分析,然后结合神经网络的优势,对复杂的电流和电压信号进行故障模式的识别,通过模拟实验的形式,对异步电机的故障进行判别,可以有效提升故障判别的准确性,减少误报和漏报的现象。     

基于动静态电流分析的异步电机故障诊断

对异步电机用定子电流分析法比振动分析更快更有效发现故障,而且采用非嵌入式监测系统,无需对电机结构进行改造就可以对其实行监测,采用动态与静态定子电流分析相结合的方法,保障了对异步电机定子绕组与转子故障判断的准确性与有效性.从而对异步电机故障诊断达到比较理想的效果.     

齿轮故障诊断专家系统

在分析了以往的齿轮诊断方法及大量试验数据的基础上，选出了对应于各故障敏感的参量，总结扫描了齿轮故障的判据并在此基础上建立了故障诊断的专家系统，把模糊理论用以知识表示进行不精确推理，采用元知识控制下的反向推理机制并根据推理结果赋以合理的解释，该系统既能本向自动诊断又能结合其它诊断方法作精蜜诊断；还能兼顾在线监测与离线分析，利用该系统对齿轮试验数据进行分析、处理进而推理，诊断获得了满意的效果。     

基于小波包变换与粗糙集的船舶电机定子故障诊断方法

为在少量的传感器以及无先验故障知识的情况下,实现船舶电机定子故障状态的确定以及故障严重程度的划分,提出了对定子电流进行小波包变换提取故障特征,基于粗糙集理论建立可分辨矩阵,并从中提取故障诊断规则的方法.通过对电流特征信号进行小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差率变化的故障特征频率;利用子频段重构系数的均方根值变化率作为特征指标,实现故障特征的提取.采用自组织特征映射网络对特征指标进行聚类,由相邻子频段的均方根值变化率组成一组学习样本的方法,减少了子频段之间混叠问题对于聚类结果的影响.实验室条件下进行了电机定子故障的实验,通过对故障数据的应用,验证了该方法的可行性.     

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。     

基于电流的芯片级集成电路故障诊断方法研究

随着芯片级集成电路规模的逐渐增大,电路结构越来越复杂,当前故障诊断方法利用电路状态对电路故障进行检测,检测精度低。为此,提出一种新的基于电流的芯片级集成电路故障诊断方法。选择动态电流对芯片级集成电路故障进行诊断,通过Haar小波函数对芯片级集成电路进行预处理。介绍了多重分形理论基础,给出动态电流多重分形谱的计算方法。针对正常芯片级集成电路的动态电流信号求出其多重分形谱,选择一组测试向量对待测芯片级集成电路进行动态电流检测,对得到的数据进行小波变换处理,求出不同尺度下动态电流小波系数的模极大值。依据小波系数模极大值求出多重分形谱,通过其和正常电路多重分形谱之间的差异判断该电路是否存在故障。实验结果表明,所提方法诊断精度高。     

基于人工神经网络的电机故障诊断研究

本文着重探讨了故障诊断研究的理论方法,通过采用人工神经网络技术,建立基于人工神经网络的故障诊断专家系统,克服了传统诊断专家系统的不足,可以提高故障诊断的水平和效率。     

一种基于证据融合的故障诊断方法

结合故障诊断工作的实际场景,通过计算故障信息观测值与参考值之间的差异,生成对应的故障信度分配函数。然后基于证据分类的思想,将故障证据分为可信证据和冲突证据,并定义每个证据的可信度。最后,利用证据可信度修正最初的信度分配,再利用证据融合公式得到综合的故障诊断结果。电机转子故障诊断的实例表明本文提出的方法能够准确快速地识别产品故障,基于证据分类的修正方法能够加速故障信度分配的收敛。     

基于声信号分析的齿轮故障诊断方法

为了解决齿轮故障诊断中传统的声振信号分析方法容易受到周围设备及环境噪声干扰的问题,提出了一种独立分量分析和自相关分析相结合的齿轮故障诊断方法.首先用独立分量分析分离特征信号和干扰信号,然后用自相关分析提取特征信号中的周期成分.实验结果表明,该方法可以有效地提取在强背景噪声干扰下的齿轮故障特征.     

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EMD的复合故障诊断方法

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究. 该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function, IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征. 仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性.     

一种基于振动的汽车主减总成在线故障诊断系统

文章简述了主减速器总成结构振动与故障的关系,介绍了一种用于工业现场的在线故障监测系统的硬件组成、评价原理、评价指标以及诊断效果.它在生产线上能够科学有效地检测主减总成的早期故障,并对被测产品性能作出量化的评价,从而有针对性地采取检修措施,提高产品质量.     

一种基于组合测试的软件故障诊断方法

针对组合测试的基本模型和特征，提出了一种基于组合测试的软件故障诊断方法．该方法基于软件故障由某些系统参数或其相互作用而引发的前提下，首先对组合测试的结果进行分析，找出所有可能的错误原因，然后根据初步分析结果补充一组由导致故障的测试用例衍生出的附加测试用例进行重新测试，并对其结果作进一步分析和验证，从而迅速将故障原因锁定在很小的范围内，这样可为软件的调试和测试工作提供更方便、更有价值的线索和参考。     

基于局域波时频分析的机械故障诊断

提出一种新的自适应时频分析方法——局域波法．结合仿真信号与故障检测信号进行分析研究,提出一种新的机械故障诊断方法并将其成功地应用到齿轮箱故障诊断中．振动信号能量在局域波时频分布中的变化,是局域波法诊断齿轮磨损故障的特征．诊断结果表明,局域波时频分析为齿轮磨损故障诊断提供了一种更为有效的手段,在故障诊断工程中具有广泛的应用前景．     

基于故障树与案例相结合的故障诊断方法

针对惯性导航等航海装备的复杂性,提出了基于故障树和基于案例的故障诊断方法,分析了2种方法各自的优缺点,最后提出将两者相结合的故障诊断方法,充分发挥各自优势,建立案例库,通过学习机对案例进行解释,依据故障树方法建立规则,由推理机调用相关规则进行故障判断．     

基于熵权法和灰色关联度分析的轴承故障诊断

文章以滚动轴承时域振动信号和频域振动信号中的无量纲特征参数作为故障诊断中的评价指标;在传统的灰色关联度基础上,引入熵值理论,将熵权法与灰色关联度分析方法相结合,建立基于熵权法的灰色关联度分析模型,并将其应用到轴承的故障诊断中;最后通过故障诊断实例验证了该方法可以有效地实现轴承故障状态的诊断,通过熵权赋值取得了理想的灰色...