感应电机转子断条故障诊断方法研究

论文摘要

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

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• §1.1 引言
• §1.2 电机故障诊断技术概述
• §1.3 感应电机故障诊断技术现状及存在问题
• §1.3.1 感应电机主要故障类型及原因
• §1.3.2 感应电机转子故障诊断方法研究现状
• §1.3.3 感应电机转子故障诊断方法存在的问题
• §1.4 论文选题
• §1.5 论文所做的工作及总体结构
• §1.5.1 论文所做的工作
• §1.5.2 论文的总体结构
• §1.6 论文约定
• 第二章 时频分析理论基础
• §2.1 引言
• §2.2 傅立叶变换与短时傅立叶变换
• §2.2.1 傅立叶变换
• §2.2.2 短时傅立叶变换
• §2.3 小波与小波包变换
• §2.3.1 连续小波变换
• §2.3.2 离散小波变换
• §2.3.3 多分辨率分析
• §2.3.4 Mallat算法
• §2.3.5 小波包变换
• §2.3.6 基于小波包频带分解的信号滤波原理
• §2.4 Hilbert变换
• §2.4.1 连续时间信号的Hilbert变换与瞬时频率
• §2.4.2 Hilbert变换的计算机实现
• §2.4.3 基于双Hilbert变换的信号直流分量消去原理
• §2.5 Hilbert-Huang变换
• §2.5.1 基本模式分量
• §2.5.2 经验模态分解
• §2.5.3 Hilbert谱
• §2.6 本章小结
• 第三章 基于感应电机启动电磁转矩信号分析的转子故障诊断
• §3.1 引言
• §3.2 基于启动电磁转矩的转子故障诊断思想
• §3.3 电磁转矩计算方法及实验结果
• §3.3.1 电磁转矩计算模型
• §3.3.2 数据采集系统及采样信号预处理
• §3.3.3 实验结果及分析
• §3.4 基于小波脊线—能量谱的转子断条故障诊断
• §3.4.1 信号复解析小波展开
• §3.4.2 基于小波脊的信号瞬时频率提取
• §3.4.3 脊线—小波能量谱
• §3.4.4 实验结果及分析
• §3.5 基于Hilbert-Huang变换的转子断条故障诊断
• §3.5.1 数据拟合原理
• §3.5.2 启动电磁转矩信号的经验模态分解
• §3.5.3 转子故障特征频率提取
• §3.6 两种方法对比分析
• §3.7 本章小结
• 第四章 基于双PQ变换的感应电机转子故障诊断
• §4.1 引言
• §4.2 转子断条故障对电机定子电流的影响
• §4.3 旋转坐标变换及其在电机故障诊断中的应用
• §4.3.1 旋转坐标变换原理
• §4.3.2 Park's矢量及扩展的Park's矢量方法
• §4.3.3 同步速坐标变换方法及其存在的问题
• §4.4 PQ变换原理
• §4.4.1 PQ变换定义
• §4.4.2 电网电压基波正序分量的提取
• §4.5 基于双PQ变换的转子断条故障诊断方法
• §4.5.1 基于反向PQ变换的电流负序分量的消除
• §4.5.2 转子断条故障检测原理
• §4.5.3 转子故障严重程度评估
• §4.6 诊断实例
• §4.6.1 实验系统
• §4.6.2 采集数据及预处理结果
• §4.6.3 软件平台及算法流程
• §4.6.4 诊断结果及分析
• §4.7 本章小结
• 第五章 基于双PQ变换的感应电机转子故障诊断中负荷及惯量影响的消除
• §5.1 引言
• §5.2 计及速度波动时转子断条故障机理分析
• §5.3 转子故障严重程度因子
• §5.3.1 转子故障特征的修正
• §5.3.2 转子故障特征的计算
• §5.3.3 转子断条位置与故障严重程度因子的关系
• §5.4 转子断条故障与负荷波动的区分
• §5.5 诊断实例
• §5.5.1 实验方法
• §5.5.2 诊断结果及分析
• §5.6 本章小结
• 第六章 结论和展望
• §6.1 本文结论
• §6.2 进一步研究工作的展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文和获奖情况
• 致谢