【摘 要】
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随着现代化进程的飞速发展,异步电机在企业工厂和居民的正常生活中几乎随处可见。其一旦发生故障,势必会给各个行业乃至整个社会的正常生产生活带来重大损失。所以,实时有效地对异步电机的工作状况做出监测和诊断存在十分重大的意义。异步电机定子侧电流信号因定子匝间短路和转子断条故障的发生而呈现出非平稳和非高斯特性,使得传统频谱分析方法无法准确提取信号中的故障特征,出现频谱泄漏、频率分辨率低等问题。针对上述问题,
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随着现代化进程的飞速发展,异步电机在企业工厂和居民的正常生活中几乎随处可见。其一旦发生故障,势必会给各个行业乃至整个社会的正常生产生活带来重大损失。所以,实时有效地对异步电机的工作状况做出监测和诊断存在十分重大的意义。异步电机定子侧电流信号因定子匝间短路和转子断条故障的发生而呈现出非平稳和非高斯特性,使得传统频谱分析方法无法准确提取信号中的故障特征,出现频谱泄漏、频率分辨率低等问题。针对上述问题,本文通过研究异步电机发生定子匝间短路和转子断条故障时的故障产生机理,提出了基于电机定子电流分析法与高阶谱的异步电机故障诊断方法。搭建异步电机故障模拟实验平台,采集电机定子绕组线圈发生不同程度的匝间短路故障时的定子电流信号,利用双谱的一维Fourier变换获得双谱的切片图进行信号的故障特征频率提取,对比理论计算结果验证了双谱估计法在电机定子绕组线圈匝间短路故障检测中的适用性。同样实验条件下,针对电机转子断条故障,引入VMD结合FFT算法的故障检测方法并与双谱估计方法进行故障检测结果对比,发现基于双谱估计的转子断条故障检测方法能够克服传统频谱分析方法在电机负载状态为空载或轻载时无法准确提取故障特征频率的问题,同时,在非轻载状态下,分析两种信号处理方法提取的故障特征,对比发现通过双谱估计方法提取的故障特征相较于VMD结合FFT算法的频谱分析方法具有更加突出、明显的优势;此外通过仿真结果显示在负载呈现突变状态时,双谱估计方法同样具有良好的适用性。在前文研究的基础上,应用基于支持向量机(SVM)的异步电机定、转子故障识别方法,通过研究支持向量机的分类原理,选择电机不同状态下定子电流信号双谱切片图中包含故障信息的频段,计算频段能量与切片谱总能量的比值作为电机不同运行状态下的特征值输入到SVM中。再通过选定合适的核函数及其参数,通过该方法对电机故障分类,其准确率可达96.05%,结果表明了基于SVM分类器对于电机故障诊断的可用性。图[40]表[9]参[50]
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