基于振动信号分析的感应电机气隙偏心故障诊断的研究

发布时间：2017-04-04 15:22

  本文关键词：基于振动信号分析的感应电机气隙偏心故障诊断的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电机的偏心故障会使气隙磁场分布不均匀,进而会导致不平衡磁拉力的产生。不平衡磁拉力作用于电机会导致电机振动异常或振动加剧,因此电机的振动信号可反映电机内部磁场变化,从而可判断电机内部是否发生气隙偏心故障。本文主要通过分析振动信号达到气隙偏心故障诊断的目的。文章在了解现有气隙偏心故障诊断研究中常用的故障特征指标的基础上,通过电磁场理论分析得出了新的故障特征频率指标,并通过仿真、实验验证了新指标的有效性；文章通过进一步分析不同故障程度下故障特征频率幅值大小的变化情况,得到了故障特征频率幅值和偏心度之间的关系,进而可通过二者的相互关系推测偏心程度。考虑到通过故障特征频率幅值和偏心度的关系推测偏心程度这一方法对不同类型、不同工况的电机没有广泛的适用性。本文提出小波包分解和人工神经网络相结合的方法来推断偏心程度,将小波包分解得到的频带能量地变化率作为神经网络输入向量,经验证训练得到的神经网络能适用于不同类型的电机。现有研究中并没有偏心定位的相关研究,本文根据不同种类偏心故障情况下的最小气隙位置的特性,通过分析不平衡磁拉力在水平和垂直方向分量的关系推测偏心发生的位置,并通过仿真和实验验证了该方法的有效性。
【关键词】：感应电机 气隙偏心 故障诊断 振动信号 小波变换
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM346
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第一章 绪论12-22
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-20
• 1.2.1 故障诊断方法研究现状14-20
• 1.2.2 气隙偏心故障研究现状20
• 1.3 本文的主要内容及安排20-22
• 第二章 感应电机气隙偏心故障特征指标22-36
• 2.1 气隙偏心介绍22-23
• 2.2 机理分析23-29
• 2.2.1 常情况下磁拉力24-26
• 2.2.2 静偏心故障下的单边磁拉力26-27
• 2.2.3 动偏心故障下的单边磁拉力27-28
• 2.2.4 混合偏心故障下的单边磁拉力28-29
• 2.3 磁拉力分析29-34
• 2.3.1 公式分析29-30
• 2.3.2 仿真分析30-34
• 2.4 本章小结34-36
• 第三章 感应电机气隙偏心故障位置和故障程度的研究36-54
• 3.1 信号处理方法36-38
• 3.1.1 小波去噪36-38
• 3.2 感应电机气隙偏心故障位置的研究38-45
• 3.2.1 仿真分析39-41
• 3.2.2 实验分析41-45
• 3.3 感应电机气隙偏心故障程度的研究45-51
• 3.3.1 理论分析45-47
• 3.3.2 仿真分析47-49
• 3.3.3 实验分析49-51
• 3.4 本章小结51-54
• 第四章 基于小波包分解和神经网络的气隙偏心故障诊断54-70
• 4.1 小波包分解的应用54-58
• 4.2 BP神经网络58-63
• 4.2.1 BP神经网络原理58-59
• 4.2.2 BP神经网络结构59-60
• 4.2.3 BP学习算法60-63
• 4.3 仿真和实验验证63-67
• 4.4 本章小结67-70
• 第五章 总结与展望70-72
• 5.1 全文工作总结70-71
• 5.2 研究工作展望71-72
• 参考文献72-78
• 发表文章目录78

【参考文献】

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本文编号：285742