基于暂态信号分析的异步电动机故障诊断技术研究

发布时间：2017-12-17 10:27

  本文关键词：基于暂态信号分析的异步电动机故障诊断技术研究

  更多相关文章： 异步电机 暂态信号 故障诊断 傅立叶贝塞尔算法 主分量分析

【摘要】：异步电机以其可靠性高,适应能力强等优点,作为主要的动力单元被广泛应用于工业生产和生活中,异步电机运行状态健康与否直接关系到整体设备的性能及安全。因此,异步电机的运行状态识别及故障诊断一直是工程技术人员及科研工作者关注的重点领域之一。基于电流信号对电机运行状态及故障诊断进行分析是目前的重要手段,电流信号中蕴含着丰富的电机工作状态信息,利用电流信号诊断电机故障是一种有效方法。但随着机电液系统面向高、精、尖的发展趋势,系统逐渐体现出强耦合及非线性等特性,且常常面对的是负载连续变化的极端工况,在这些情况下,传统的MCSA频谱常表现出模糊效应,故障特征难以提取。因此,本文从电机启动信号入手,利用傅立叶贝塞尔算法对电机的暂态信号进行分析,并对电机的典型故障特征进行提取,再通过主分量分析对所提取特征进行分类识别,从而形成基于暂态电流信号分析的异步电机故障诊断方法。全文主要内容如下:(1)依据异步电机结构和工作原理,结合多回路理论,建立正常状态下异步电机理论模型;在此基础之上,分析定子匝间短路和转子断条故障的产生机理,并建立其理论模型。(2)基于理论模型,研究在典型工况下,电机稳态信号及暂态信号的负载鲁棒性。(3)利用傅立叶贝塞尔算法,分析电机启动电流,提取故障信号特征,并于传统小波分析进行比较。(4)利用PCA算法对所提取的故障特征进行分类识别。
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM343

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本文编号：1299789