异步电动机状态监测与故障诊断技术研究

论文摘要

电机是现代社会生产中应用最广泛的一种动力设备,电机是否运行正常对工业生产以及我们的正常生活有着重大的影响。如果能够设计出一种软件,在电机运行时就能判断出电机的运行状态,及时发现电机故障,进而进行及时的干预,更换电机,避免更大的损失。因而,对电机的故障诊断与监测就显得十分必要,尤其是现代化生产中使用的大型电机,如果出现故障不及时排除,将会造成难以挽回的损失。因此,本文开发了一套电机故障诊断软件,该软件能方便的检测到电机的状态信号,并通过对信号的分析、处理,进而得出结论,判断出电机是否出现故障以及故障类型,以便及时维修与更换,减少不必要的损失。本文根据大量的文献资料及现场调研,针对异步电动机的工作原理,系统分析了电机工作中常出现的故障,如转子断条、定子绕组短路、转子不平衡等,并进行了故障机理分析,确定了各种故障状态的特征参数;随后对状态监测及故障诊断技术进行了研究,确定了以振动信号和电参量信号为依据的状态监测与故障诊断参量,对所测的信号进行时域幅值分析和频域分析,提取出了电机的故障状态参数,并根据该参数对电机的运行状态进行监测及诊断;最后利用Matlab软件研究设计出一套电机状态检测与故障诊断的软件。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 创新点摘要
• 前言
• 第一章 电机状态监测与故障诊断技术
• 1.1 电机的故障诊断技术的实施过程
• 1.2 电机故障诊断常用技术
• 1.3 电机状态监测技术
• 1.3.1 电机状态监测的模式
• 1.3.2 电机状态监测常用技术
• 1.4 人工神经网络技术
• 1.5 小结
• 第二章 电机状态监测系统设计
• 2.1 电机状态监测系统参数
• 2.1.1 时域统计参数
• 2.1.2 振动烈度
• 2.2 电机状态监测系统硬件设计
• 2.2.1 测试系统结构
• 2.2.2 电参量信号测试模块
• 2.2.3 振动信号测试模块
• 2.2.4 信号采集模块
• 2.3 小结
• 第三章 电机常见故障机理分析
• 3.1 定子绕组故障特征的机理分析
• 3.2 转子断条故障特征的机理分析
• 3.2.1 基本故障特征分量的产生
• 3.2.2 其他故障特征分量的产生
• 3.3 偏心故障特征的机理分析
• 3.4 转子不对中
• 3.4.1 转子系统平行不对中
• 3.4.2 转子系统偏角不对中
• 3.5 轴承故障
• 3.6 小结
• 第四章 电机故障诊断系统开发
• 4.1 快速傅里叶变换
• 4.2 数据的预处理
• 4.3 神经网络
• 4.3.1 BP 网络的结构
• 4.3.2 BP 网络的算法
• 4.3.3 BP 网络不足与改进
• 4.4 故障特征的提取
• 4.5 基于人工神经网络的电机故障诊断技术
• 4.5.1 故障诊断的神经网络模型结构
• 4.5.2 机械故障诊断神经网络的训练参数
• 4.5.3 机械故障诊断神经网络的程序设计
• 4.5.4 诊断实例与结果分析
• 4.6 电机故障诊断系统软件开发
• 4.6.1 系统功能要求
• 4.6.2 MATLAB 软件简介
• 4.6.3 故障诊断系统软件
• 4.7 小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 详细摘要