異步電動機早期故障特征檢測技術的研究.pdf

1、異步電動機故障早期,故障特征非常微弱。且出于調速和節(jié)能要求,許多場合下的異步電動機由變頻器驅動,變頻器中劇增的諧波成分,加上外圍機械設備所產生的噪聲,使異步電動機早期故障特征的檢測更為困難。以異步電動機轉子斷條、定子匝間短路以及軸承故障為對象,研究了強噪聲背景下早期故障特征的提取與檢測技術。
　　針對異步電動機轉子早期故障時,定子電流中新增的故障特征分量被基波信息湮沒而難以識別的問題,提出了改進型相關算法來檢測轉子斷條故障。根據定

2、子電壓與電流基波頻率相等的特點,構造出與定子電壓同頻的參考信號,利用改進型相關算法提取定子電流基波信號的幅值與相位,將基波分量準確濾除來突出轉子斷條故障信息。由變頻電源驅動的異步電動機轉子故障時,在變頻器輸入端的電流頻譜中會出現(xiàn)以載波頻率為中心,按某特定頻率間隔分布其左右的故障邊頻。指出該故障特征容易被附近的頻率分量湮沒,且當?shù)皖l或輕載運行時,故障特征的提取變得更加困難。提出根據變頻器輸入、輸出以及載波頻率構造參考信號,利用相關性消去法

3、濾除湮沒故障特征的頻率分量的方法,使在變頻器噪聲背景下的轉子故障特征在頻譜圖上凸顯。
　　異步電動機發(fā)生定子匝間短路早期故障后,尤其在變頻器供電下,電流信號中存在大量諧波及噪聲嚴重影響了定子故障診斷結果。針對該問題利用三相改進型相關算法準確獲取故障電機三相定子電流基頻信息,提出通過逆序同步速坐標變換將基頻正序分量轉換成二倍頻交流量,負序分量轉換成直流量。采用均值法提取直流分量,導出了負序分量在逆序同步速旋轉坐標系下合成矢量幅值,并

4、考慮電機先天不平衡因素定義了靈敏度因子以表征匝間短路故障程度。
　　異步電動機軸承早期故障特征容易被機器運轉時的背景噪聲湮沒而難以識別。提出一種提取軸承故障早期微弱信號的峭度濾波器。該方法對振動信號進行短時傅立葉變換以得到信號的峭度,并自動構建一個受控于故障信噪比的濾波器濾除信號中無關的噪聲成分,對濾波后的信號進行包絡分析,可凸顯故障信息。
　　以32位的S3C2440A內核微處理器作為電動機參數(shù)的采集核心,以Labview