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感应电机转子断条故障诊断方法研究

牛发亮  
【摘要】:感应电机以其结构简单、价格低廉、可靠性高、维护方便而在工农业中取得了广泛应用。随着现代工业系统的飞速发展,电机的单机容量不断增加,所驱动的负载也越来越复杂。电机故障不仅会损坏电机本身,严重时还会使电机突然停机、生产线崩溃,造成巨大的经济损失和灾难性后果。历史数据表明,转子断条是感应电机最常见的故障,占其全部故障种类的10%左右。因此,研究转子故障诊断技术以在电机故障早期发现故障并及时进行维修,具有重大的理论意义和社会经济效益,这已成为国内外学者们一个热点课题。本文基于对电机任意不对称状态非常敏感的电磁转矩和有功、无功功率,提出了几种转子断条故障诊断方法。这些参数由多路电压电流信号计算得到,相对于单相定子电流信号,具有许多潜在优点。 基于小波包频带分解技术提出了信号浮动阈值滤波算法,指出该方法相对于Fourier频谱分析技术,对非平稳信号消噪具有更好的效果。根据信号Hilbert变换对的正交性质,提出了基于双Hilbert变换的直流分量消去方法,指出其能够实现任意非整周期信号中的直流分量的准确滤除。提出联合经验模态分解及Hilbert谱分析技术的Hilbert-Huang变换。指出本征模函数的幅度和频率允许改变,突破了传统的基于恒幅、恒频信号的Fourier展开,在对非平稳信号分析时,具有自适应性。 分析了转子断条故障特征在电机启动电磁转矩信号中的表现形式及频率变化规律。一方面,根据Hilbert-Huang变换中的经验模态分解原理,对电机电磁转矩信号进行分解,得到若干本征模函数。通过计算包含故障信息的本征模函数分量的瞬时频率,检测出转子断条故障。计算包含故障信息的本征模函数边际谱,得到其与转子连续断条根数之间的关系,为电机故障严重程度评估提供了新的思路。另一方面,根据小波脊线算法提取出启动电磁转矩中故障特征在电机启动过程中的频率变化规律,检测出转子断条故障。由于小波变换的能量守恒性,对应故障特征脊线上的小波系数模反映了该故障特征转矩的幅值变化规律。基于此,定义了脊线—小波能量谱的概念。将故障特征转矩对应的脊线—小波能量谱作为转子故障特征,给出了转子故障严重程度的表示方法。 基于电网电压基波正序分量及其Hilbert变换构造了新的坐标变换矩阵,定义了PQ变换的概念,提出了基于双PQ变换的转子断条故障诊断方法原理。电机正常时,电机有功无功功率在PQ坐标系中对应于一个点;当电机发生转子断条故障时,由于故障特征分量的影响,其有功无功功率在PQ坐标系中则对应于一个椭圆。通过对正常和故障电机有功无功功率在PQ坐标系中对应模式的识别即可


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