本文關(guān)鍵詞：基于暫態(tài)信號(hào)分析的異步電動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)研究

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【摘要】：異步電機(jī)以其可靠性高,適應(yīng)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),作為主要的動(dòng)力單元被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)和生活中,異步電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)健康與否直接關(guān)系到整體設(shè)備的性能及安全。因此,異步電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別及故障診斷一直是工程技術(shù)人員及科研工作者關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域之一。基于電流信號(hào)對(duì)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)及故障診斷進(jìn)行分析是目前的重要手段,電流信號(hào)中蘊(yùn)含著豐富的電機(jī)工作狀態(tài)信息,利用電流信號(hào)診斷電機(jī)故障是一種有效方法。但隨著機(jī)電液系統(tǒng)面向高、精、尖的發(fā)展趨勢(shì),系統(tǒng)逐漸體現(xiàn)出強(qiáng)耦合及非線性等特性,且常常面對(duì)的是負(fù)載連續(xù)變化的極端工況,在這些情況下,傳統(tǒng)的MCSA頻譜常表現(xiàn)出模糊效應(yīng),故障特征難以提取。因此,本文從電機(jī)啟動(dòng)信號(hào)入手,利用傅立葉貝塞爾算法對(duì)電機(jī)的暫態(tài)信號(hào)進(jìn)行分析,并對(duì)電機(jī)的典型故障特征進(jìn)行提取,再通過(guò)主分量分析對(duì)所提取特征進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別,從而形成基于暫態(tài)電流信號(hào)分析的異步電機(jī)故障診斷方法。全文主要內(nèi)容如下:(1)依據(jù)異步電機(jī)結(jié)構(gòu)和工作原理,結(jié)合多回路理論,建立正常狀態(tài)下異步電機(jī)理論模型;在此基礎(chǔ)之上,分析定子匝間短路和轉(zhuǎn)子斷條故障的產(chǎn)生機(jī)理,并建立其理論模型。(2)基于理論模型,研究在典型工況下,電機(jī)穩(wěn)態(tài)信號(hào)及暫態(tài)信號(hào)的負(fù)載魯棒性。(3)利用傅立葉貝塞爾算法,分析電機(jī)啟動(dòng)電流,提取故障信號(hào)特征,并于傳統(tǒng)小波分析進(jìn)行比較。(4)利用PCA算法對(duì)所提取的故障特征進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。
【學(xué)位授予單位】：西安建筑科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TM343

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