異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷方法的研究.pdf

1、本文基于異步電機(jī)轉(zhuǎn)子正常與故障時(shí)的定子電流信號(hào)，提出了兩種轉(zhuǎn)子斷條故障診斷研究方法。 文章研究了小波變換理論，從原理上分析了小波變換與其他變換如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉的不同特點(diǎn)。鑒于小波變換具有多分辨率的特點(diǎn)和比傅立葉變換更強(qiáng)的特征提取功能，本文利用小波變換對(duì)電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障進(jìn)行診斷方法研究。深入地分析了小波變換的浮動(dòng)閾值消噪法，運(yùn)用改進(jìn)的浮動(dòng)閾值消噪法進(jìn)行了信號(hào)預(yù)處理。通過對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行兩種小波消噪方法的研究，對(duì)其進(jìn)行消噪圖形和

2、消噪比的比較，證明了改進(jìn)閾值的消噪方法不僅可使信號(hào)不失真，又能得到良好的消噪效果。 其次本文對(duì)電機(jī)故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行了故障信號(hào)診斷實(shí)驗(yàn)。根據(jù)電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障的機(jī)理，結(jié)合所采集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中，利用所得的定子電流信號(hào)，進(jìn)行小波消噪，然后對(duì)消噪后的信號(hào)利用小波包進(jìn)行六層分解、重構(gòu)，結(jié)合重構(gòu)后的頻譜圖，對(duì)特定的頻率段與正常信號(hào)相應(yīng)的能量進(jìn)行對(duì)比，確定故障頻率，從而找出轉(zhuǎn)子斷條故障所在。本文還進(jìn)行了基于Park’s矢量變換對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)子的故障診斷