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文檔簡介
1、感應電動機因其性價比高、可靠性好、維護方便等優(yōu)點,在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等國民經(jīng)濟生產(chǎn)領域內(nèi)得到廣泛應用。電機故障不僅會損壞電機本身,嚴重時還會造成巨大經(jīng)濟損失和災難性后果。歷史數(shù)據(jù)表明,轉(zhuǎn)子斷條是感應電機最常見的故障之一。因此,研究感應電動機轉(zhuǎn)子斷條故障檢測具有重要的理論意義和社會經(jīng)濟效益。由于轉(zhuǎn)子斷條的發(fā)生大都需要經(jīng)歷一個漸進式的發(fā)展過程,顯然,在故障出現(xiàn)的早期,快速、可靠地實現(xiàn)感應電動機轉(zhuǎn)子斷條故障檢測意義重大,本論文的主要工作正致力于此。
2、
本文將高頻率分辨力譜估計技術(shù)與優(yōu)化算法有機結(jié)合,應用于感應電動機轉(zhuǎn)子斷條故障檢測之中,以實現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條初發(fā)故障的快速、可靠檢測。首先,將奇異值分解濾波技術(shù)與高頻率分辨力譜估計技術(shù)ESPRIT結(jié)合,以提取故障特征分量的相關(guān)信息,仿真表明該方法可以準確地估計出各頻率分量之頻率,但其對各頻率分量的幅值和初相角無法進行精確求解,而特征分量幅值大小對轉(zhuǎn)子斷條故障程度的判斷是至關(guān)重要,為此,引入優(yōu)化以算法完成相關(guān)工作;然后,分別對粒子群算
3、法的兩種改進算法、萬有引力搜索算法進行原理介紹,并將此三種優(yōu)化算法與上述方法相結(jié)合,以轉(zhuǎn)子斷條故障仿真信號進行可行性驗證,效果理想,進而形成了基于奇異值分解濾波ESPRIT與YPSO/SAPSO/GSA的感應電動機轉(zhuǎn)子斷條故障檢測新方法;最后,對一臺感應電動機完成了轉(zhuǎn)子斷條故障實驗,結(jié)果表明:基于奇異值分解濾波ESPRIT與YPSO/SAPSO/GSA的感應電動機轉(zhuǎn)子斷條故障檢測方法是行之有效的。該方法僅需短時采樣信號,即可保證在高頻率
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