基于振动信号分析的异步电机转子故障特征提取

研究异步电机转子断条、动态偏心这两种状态下的故障特征,并通过实验室的鼠笼式异步电机转子故障实验系统,对采集的定子电流信号首先通过FFT变换,进行归一化处理,提取出定子电流特征向量;对采集的电机机壳X-Y振动信号则通过db3小波包分析进行去噪处理和频域能量特征向量的提取,实现了故障的分类     

采用小波变换与RBF神经网络优化的电机故障模糊诊断系统

针对特征信号淹没于噪声信号的情况,采用Morlet小波分析实现了对原始电流特征信号的降噪.同时,采用基于RBF神经网络的最优化插值与具有频谱细化特性的CZT分析,提升了频谱分辨率,充分展现了发生故障时电流特征信号的频谱细节,为电机故障诊断系统提供了可靠的诊断依据.建立了基于改进型BP神经网络的电机故障模糊诊断系统,抽象出了偏心故障的诊断规则.实测结果表明,该系统能够可靠地诊断电机的偏心故障.     

基于启动电流的异步电机转子故障小波分析

着重探讨了小波变换在异步电机转子断条诊断中的应用,通过对异步电机启动电流进行小波变换,根据电机启动过程中转差率较大,故障特征频率逐渐逼近基频的特点,与完好电机比较,克服傅里叶变换缺乏对信号局部特征的描述能力,即缺乏空间(时间)局部性的不足,及时判断出异步电机存在的转子故障。     

基于Matlab的异步电动机故障运行状态的仿真

为了探讨异步电动机的故障运行状态,利用Matlab/Simulink仿真工具中丰富的电机及相关测控模块,结合多回路理论,建立了简易转子断条电机故障仿真模型及三相供电电压不对称时异步电动机运行状态仿真模型,并分析了电机各种运行状态下的定子电流、转速及转矩。同时针对不同故障,采用不同的特征量进行分析。主要包括当电机转子断条时,对电机定子电流进行频谱分析;当电机的三相供电电压不对称时,对不同三相电压不平衡度下的定子电流负序分量进行计算。仿真计算结果表明,频谱分析方法可有效应用于电机转子断条故障的诊断;定子电流负序分量可应用于三相供电电压不平衡的诊断。     

鼠笼异步电动机故障诊断技术研究

利用快速傅里叶变换(FFT)频谱分析对电动机故障信号进行初步分析,利用小波变化提取故障信号特征值作为进一步分析的依据,利用特征样本训练BP和RBF神经网络,进行电动机故障诊断;利用DS证据理论对以上方法的诊断结果进行融合分析;最后利用粗糙集理论研究了故障信号各个特征属性在诊断中的重要程度.     

大跨度小净距隧道爆破振动监测与信号特征分析

为提高隧道爆破信号分析精度,基于稳健经验模态分解和同步挤压小波变换理论开展研究。通过集成化振动监测方法,实时监测大跨度小净距隧道钻爆法施工中夹岩的动态响应特点。将采集爆破信号按照稳健经验模态分解为若干本征模态分量,求取得到各模态分量信号的Hilbert时频谱,结合时频谱特征和相关度、方差贡献率综合确定信号的优势分量,通过同步挤压小波变换重构优势分量进而得到优化后的爆破信号及频谱,精细化提取得到隧道爆破信号能量在时频域的分布特征。结果表明：组合分析方法对隧道爆破具有很强的适用性,可准确获得非线性、非平稳爆破信号的时频特征,实现爆破信号特征精细化特征提取过程。爆破引起的岩体损伤与爆破次数具有密切关系,应针对性地制定安全标准,保障大跨度隧道掘进安全。     

局域波时-频特征提取及其在机械早期故障诊断中的应用

机械设备的早期故障检测是当前自动化设备高效运行的技术保障.由于各种故障具有突发性、瞬变性的特点,因此传统以傅里叶变换为基础的信号处理方法不能满足这种瞬变信号的需要.本文探讨局域波时一频分析技术,从信号去噪、信号奇异性检测、信号频带能量分布等方面分析分析、提取瞬变信号的特征,并以电机轴承故障为例,验证该方法的有效性.     

局域波时-频特征提取及其在机械早期故障诊断中的应用

机械设备的早期故障检测是当前自动化设备高效运行的技术保障.由于各种故障具有突发性、瞬变性的特点,因此传统以傅里叶变换为基础的信号处理方法不能满足这种瞬变信号的需要.本文探讨局域波时-频分析技术,从信号去噪、信号奇异性检测、信号频带能量分布等方面分析分析、提取瞬变信号的特征,并以电机轴承故障为例,验证该方法的有效性.     

谐波干扰下的异步电机故障诊断研究

推导出在高次谐波干扰下,PARK矢量模平方函数的数学表达式,消除直接进行定子电流分析时基波频率对特征频率的影响。但是新增的频率成分很容易被直流分量、2f分量和4f分量淹没,对PARK矢量模平方函数进行傅立叶变换效果很差。采用多分辨率小波分析,对其各层系数进行分解与重构,其中第7层高频系数和第8层高频系数重构后的波形在发生故障时幅值明显大于无故障时的波形,对电机故障有很高的辨识度,是一种有效的方法。     

基于小波包分析的齿轮箱故障诊断研究

通过对齿轮箱正常和故障运行状态的振动信号进行分析,利用小波包理论将3种工况振动信号进行分解,根据不同频带内能量分布的不同以及能量比值指标,有效地进行了3种工况的识别与分类,结果表明,利用小波包分解是齿轮箱故障的一种有效的诊断方法。     

基于小波特征的油浸式变压器电弧光故障诊断

基于小波分解频带能量特征和BP神经网络的方法识别油浸式变压器短路故障。利用电弧光信号进行油浸式变压器短路故障诊断,对不同工况下的光信号进行多分辨率分析的四层小波分解,选择合适的重构小波系数,提取特征频带。对提取出的特征频带的小波系数作平方和归一化处理,求出每个特征频带的能量,作为特征参数输入到BP神经网络模型中进行训练和故障识别。     

On-line broken-bar fault diagnosis system of induction motor

Induction motor faults including mechanical and electrical faults are reviewed. The fault diagnosis methods are summarized. To analyze the influence of stator current, torque, speed and rotor current on faulted bars, a time-stepping transient finite element (FE) model of induction motor with bars faulted is created in this paper. With wavelet package analysis method and FFT method, the simulation result of finite element is analyzed. Based on the simulation analysis, the on-line fault diagnosis system of induction motor with bars faulted is developed. With the speed of broken bars motor changed from 1 478 r/min to 1 445 r/min, the FFT power spectra and the wavelet package decoupling factors are given. The comparison result shows that the on-line diagnosis system can detect broken-bar fault efficiently.     

小波包在旋转机械故障诊断中的应用

根据旋转机械故障振动信号的特点，提出了应用小波包分解、重构技术进行消噪处理及频带能量故障特征提取的方法，实验分析结果表明该方法可以有效地提高故障诊断的抗干扰能力和故障诊断的准确性。     

Rotor broken bar fault diagnosis for induction motors based on double PQ transformation

A new rotor broken bar fault diagnosis method for induction motors based on the double PQ transformation is pre-sented. By distinguishing the different patterns of the PQ components in the PQ plane,the rotor broken bar fault can be detected. The magnitude of power component directly resulted from rotor fault is used as the fault indicator and the distance between the point of no-load condition and the center of the ellipse as its normalization value. Based on these,the fault severity factor which is completely independent of the inertia and load level is defined. Moreover,a method to reliably discriminate between rotor faults and periodic load fluctuation is presented. Experimental results from a 4 kW induction motor demonstrated the validity of the proposed method.     

基于小波包分析的滚动轴承声发射信号消噪处理

本文叙述了将声发射检测技术应用于火车货车滚动轴承故障诊断中,通过小波包分析提取滚动轴承声发射信号的能量特征,并通过小波包消噪处理法突出能量特征,以达到较好故障诊断效果。     

风机齿轮箱故障诊断系统的设计与实现

针对风力发电机关键部件齿轮箱故障频率高、诊断难的问题,开发了包含传统时频域分析和现代分析模块的故障诊断系统。该系统对所采集的振动信号进行了小波去噪、小波包分解并重构后得到各频段能量占比的特征向量,将该特征向量输入到Back Propagation（BP）神经网络模型进行振动信号与正常或各故障状态之间映射,从而智能识别运行状态。应用Matlab和Labview开发系统,输入齿轮箱的4种典型运行状态进行验证,结果表明,所设计的系统可较好地对风机齿轮箱的故障进行诊断。