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基于两相电流互高阶累积量的电机故障特征检测方法研究

孙斐  
【摘要】:感应电机具有可靠性高、成本低、结构简单、实用性强等优点,在工业企业中被广泛使用。一旦电机出现突发故障,可能导致生产线停止运行,从而造成经济损失。因此,在电机处于早期故障的阶段,如果能有效地提取出故障特征并确定故障的类型,有针对性地制定维护计划,就可避免经济损失。对于低压的中、小型电机,轴承故障是其最主要的故障类型,大约占全部故障类型的40%-60%,对于小型电机甚至高达90%。因此本文针对感应电机的轴承故障进行研究。 本文采用定子电流特征分析法(Motor Current Signature Analysis, MCSA)来描述轴承故障的特征。当轴承中存在不同的故障时,会在定子电流中产生对应的故障特征频率,但该故障特征频率的幅值很小,由于定子电流中还包括基波、谐波和来自电网的背景色噪声,因此电机故障的早期预警问题可以总结为:色噪声背景下,非线性、非平稳、非高斯信号中的弱信号特征的提取问题。 本文利用故障特征频率与其它频率成分之间存在相位耦合的现象,来提取弱故障特征。传统的基于二阶统计量的谱估计方法忽略了信号的相位信息。而高阶累积量可以对非线性、非平稳、非高斯信号进行有效处理,它不仅可以有效的抑制背景色噪声,而且可以分析出信号中的二次相位耦合的现象。因此本文采用高阶累积量的方法,但不依赖于切片谱中特征的微弱幅值信息,而是利用特征与其它频率成分之间存在多次的相位耦合现象来检测并识别轴承故障。 本文通过检测电机的两相电流,利用互高阶累积量具有抑制高斯有色噪声的能力,结合多信号分类法(Multiple Signal Classification, MUSIC)提取弱信号特征的能力,提出了基于互高阶累积量的电机故障特征检测方法。通常在提高分辨率的同时,会造成伪峰,干扰故障特征的检测。本文选择采用奇异值分解-最小二乘法(Singular Value Decomposition-Total Least Squares, SVD-TLS)来解决伪峰的问题。 本文通过仿真研究验证了上述方法的有效性。最后,设计了轴承故障的在线检测系统,利用上述方法有效地识别出了轴承的故障状态。


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