【摘要】：為了探究籠型異步電動機(jī)中,轉(zhuǎn)子斷條和靜態(tài)偏心兩種故障的影響因素和耦合規(guī)律,提高轉(zhuǎn)子斷條與靜態(tài)偏心復(fù)合故障識別的準(zhǔn)確率,基于多通道自適應(yīng)陷波和總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)兩種算法對轉(zhuǎn)子斷條與靜態(tài)偏心復(fù)合故障進(jìn)行診斷分析。首先采用自適應(yīng)陷波技術(shù)濾除定子電流中的工頻及奇次諧波,再對信號進(jìn)行EEMD分解獲得若干固有模態(tài)分量(intrinsic mode function,IMF)。然后對IMF分量進(jìn)行包絡(luò)分析,解調(diào)出故障特征頻率,甄別故障類型。實驗結(jié)果表明,該方法對轉(zhuǎn)子斷條與靜態(tài)偏心復(fù)合故障能夠準(zhǔn)確識別。
[Abstract]:In order to explore the influence factors and coupling law of rotor broken bar and static eccentricity in cage asynchronous motor, the accuracy of rotor broken bar and static eccentric composite fault identification is improved. Based on the multi-channel adaptive notch and the average empirical mode decomposition (ensemble empirical mode decomposition,EEMD) algorithm, the composite fault diagnosis of rotor broken bar and static eccentricity is analyzed. Firstly, the adaptive notch technique is used to filter the power frequency and odd harmonics in the stator current, and then some intrinsic modal components (intrinsic mode function,IMF) are obtained by EEMD decomposition of the signal. Then the IMF component is analyzed by envelope analysis, the fault characteristic frequency is demodulated, and the fault type is identified. The experimental results show that the proposed method can accurately identify the composite fault of rotor broken bar and static eccentricity.
【作者單位】： 太原理工大學(xué);太原重工股份有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(U1510112);國家自然科學(xué)基金項目(61472271) 山西省煤基重點科技攻關(guān)項目(MJ2014-02)
【分類號】：TM343

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本文編號：2439305