基于穩(wěn)態(tài)定子電流的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷.pdf

1、感應(yīng)電機(jī)以其結(jié)構(gòu)簡單、價(jià)格低廉、維修量小而在工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。然而，隨著現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)的飛速發(fā)展，電機(jī)的單機(jī)容量不斷增加，所驅(qū)動(dòng)的負(fù)載也越來越復(fù)雜，造成電機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中常常會(huì)發(fā)生故障。電機(jī)故障不僅會(huì)損壞電機(jī)本身，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)使電機(jī)突然停機(jī)、生產(chǎn)線崩潰，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和災(zāi)難性后果。文獻(xiàn)顯示，轉(zhuǎn)子斷條是感應(yīng)電機(jī)的主要故障類別，約占5％-10％，所以進(jìn)行轉(zhuǎn)子斷條故障診斷研究，對工業(yè)生產(chǎn)的意義十分重要。 本文闡述了轉(zhuǎn)子斷條故障診斷

2、的原理，描述了轉(zhuǎn)子斷條故障時(shí)，會(huì)在穩(wěn)態(tài)定子電流中出現(xiàn)相應(yīng)的特征分量。以穩(wěn)態(tài)定子電流為分析對象，建立了在不同噪聲強(qiáng)度下定子電流仿真模型，分析中先對定子電流進(jìn)行Hilbert變換，然后借助于雙Hilbert變換去除直流分量，再應(yīng)用三層小波包分解進(jìn)行特征提取，最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別轉(zhuǎn)子是否存在斷條故障。仿真結(jié)果表明：Hilbert和小波包分解相結(jié)合的方法在不同噪聲強(qiáng)度下，其識別率都超過90％。 文中以J02-12-2感應(yīng)電動(dòng)機(jī)為研