異步電動機電氣故障的識別與診斷.pdf

1、隨著電能應用的方便，電機設備已被廣泛應用于工業(yè)生產(chǎn)的各個領域。電機在整個機械系統(tǒng)中起著舉足輕重的作用，一旦電機發(fā)生故障就會影響整個系統(tǒng)的正常運行，甚至危及人身安全。所以對電機進行故障診斷非常重要。 本文在對異步電動機常見電氣故障機理分析的基礎上，提出了利用定子電流法來診斷電機電氣故障。并對發(fā)生率比較高的氣隙偏心和匝間短路故障進行了重點研究。 因為電機內(nèi)部存在電路和磁路的耦合，所以電機故障診斷涉及的因素很多。相應地，電機故

2、障診斷技術比一般的機械設備診斷技術涉及范圍更廣。電機故障診斷的復雜性還表現(xiàn)在故障特征量的隱含性、故障起因與故障征兆之間的多元性。即一個故障可能表現(xiàn)為多種故障征兆；有時不同故障起因也可能表現(xiàn)為同一個故障征兆。針對電機故障的特點，本文提出小波與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法，利用“小波包一能量”法提取出信號特征量，作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入向量，采用包括 有輸入層、單隱層和輸出層的BP網(wǎng)，網(wǎng)絡采用改進的BP算法—LM算法，對網(wǎng)絡進行有教師的訓練。針對

3、電機氣隙偏心和匝間短路以及正常三種模式進行識別。該方法不需要對系統(tǒng)建立模型結構，而是利用頻率成分的能量變化來識別不同的模式。 由于電流互感器測量定子電流不夠準確，所以本論文中電流數(shù)據(jù)通過測量從電源到電機這段導線的電壓降來獲得。因為導線電流和電機定子電流是同一電流，所以通過測量導線的電流就得到了定子電流。該實驗證明了小波包變換與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法在電機電氣故障診斷中的可行性。 論文最后應用MATLAB強大的圖形用戶界面(