转子断条与静态偏心复合故障诊断方法

发布时间：2019-03-13 10:19

【摘要】：为了探究笼型异步电动机中,转子断条和静态偏心两种故障的影响因素和耦合规律,提高转子断条与静态偏心复合故障识别的准确率,基于多通道自适应陷波和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)两种算法对转子断条与静态偏心复合故障进行诊断分析。首先采用自适应陷波技术滤除定子电流中的工频及奇次谐波,再对信号进行EEMD分解获得若干固有模态分量(intrinsic mode function,IMF)。然后对IMF分量进行包络分析,解调出故障特征频率,甄别故障类型。实验结果表明,该方法对转子断条与静态偏心复合故障能够准确识别。
[Abstract]:In order to explore the influence factors and coupling law of rotor broken bar and static eccentricity in cage asynchronous motor, the accuracy of rotor broken bar and static eccentric composite fault identification is improved. Based on the multi-channel adaptive notch and the average empirical mode decomposition (ensemble empirical mode decomposition,EEMD) algorithm, the composite fault diagnosis of rotor broken bar and static eccentricity is analyzed. Firstly, the adaptive notch technique is used to filter the power frequency and odd harmonics in the stator current, and then some intrinsic modal components (intrinsic mode function,IMF) are obtained by EEMD decomposition of the signal. Then the IMF component is analyzed by envelope analysis, the fault characteristic frequency is demodulated, and the fault type is identified. The experimental results show that the proposed method can accurately identify the composite fault of rotor broken bar and static eccentricity.
【作者单位】： 太原理工大学;太原重工股份有限公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(U1510112);国家自然科学基金项目(61472271) 山西省煤基重点科技攻关项目(MJ2014-02)
【分类号】：TM343

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本文编号：2439305