【摘要】：針對電機電流信號特征分析(motor current signature analysis,MCSA)診斷早期轉(zhuǎn)子斷條故障時存在的頻譜泄露阻礙故障特征頻率識別的問題,提出一種基于定子電流Morlet小波解調(diào)制信號分析的故障診斷方法。首先選擇合適的參數(shù)對Morlet小波性能進行優(yōu)化,繼而利用優(yōu)化后的Morlet小波提取鼠籠電機定子電流信號包絡(luò)線以消除基頻和噪聲干擾的影響,然后對提取到的包絡(luò)線作快速傅里葉變換(fast Fourier transform,FFT)分析,并根據(jù)FFT頻譜中是否存在特征頻率成分2sfs判斷轉(zhuǎn)子斷條故障發(fā)生與否。所提方法在電機工頻或變頻供電方式、不同負載運行狀況下都能夠消除噪聲干擾和頻譜泄露影響,因而便于故障特征提取并實現(xiàn)早期轉(zhuǎn)子斷條故障診斷。理論分析和實驗結(jié)果表明了所提方法的正確性和有效性。
[Abstract]:In view of the characteristic analysis of motor current signal (motor current signature analysis,MCSA), there is a problem that the frequency spectrum leakage hinders the identification of fault characteristic frequency when diagnosing the fault of the rotor bar break in the early stage. A fault diagnosis method based on stator current Morlet wavelet de-modulation signal analysis is proposed. Firstly, the performance of Morlet wavelet is optimized by choosing appropriate parameters, and then the envelope of stator current signal of cage motor is extracted by the optimized Morlet wavelet to eliminate the influence of fundamental frequency and noise interference. Then the extracted envelope is analyzed by Fast Fourier transform (fast Fourier transform,FFT), and the fault of rotor broken bar is judged according to whether there is the characteristic frequency component 2sfs in the FFT spectrum. The proposed method can eliminate the influence of noise interference and spectrum leakage in the motor power frequency or frequency conversion power supply mode, so it is convenient to extract the fault features and realize the fault diagnosis of the rotor bar break in the early stage. Theoretical analysis and experimental results show that the proposed method is correct and effective.
【作者單位】： 中國科學(xué)院沈陽自動化研究所;中國科學(xué)院大學(xué);中國科學(xué)院網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)重點實驗室;遼寧科技大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：中國科學(xué)院重點部署項目(KGZD-EW-302)
【分類號】：TM343

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2361609