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基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的電機定子匝間短路辨識研究

發(fā)布時間:2021-01-23 00:19
  本課題以石油開采后期的深度采油為研究背景,目的在于對潛油電機(Electric Submersible Motor,ESM)的定子繞組匝間短路(Inter-Turn Short-Circuit,ITSC)故障的早期在線辨識研究,以避免故障進一步擴大造成危害,對電機的保護和石油開采具有重要意義。本文提出了利用新息自適應(yīng)擴展卡爾曼濾波(Adaptive Extended Kalman Filter,AEKF)估計算法在線辨識電機的故障參數(shù),并以實驗室現(xiàn)有的1.5kw感應(yīng)電機為例,搭建以LabVIEW為核心的電機故障診斷實驗平臺,實現(xiàn)感應(yīng)電機定子ITSC故障的在線檢測。首先根據(jù)感應(yīng)電機發(fā)生ITSC故障后的三相等效電路拓撲,引入表征故障程度的兩個故障參數(shù):短路匝比和短路電阻,進行對電機定子ITSC故障的數(shù)學(xué)機理分析,建立發(fā)生定子ITSC故障后感應(yīng)電機的數(shù)學(xué)模型,并據(jù)此搭建MATLAB下的仿真模型,將仿真與實際故障電機對比,驗證模型的有效性,并通過大量仿真探究兩個故障參數(shù)與故障程度之間的對應(yīng)關(guān)系。通過故障電機的正負序模型,推導(dǎo)出感應(yīng)電機發(fā)生定子匝間短路故障時的兩個故障參數(shù)間的約束關(guān)系,對基本的擴... 

【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】:79 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的電機定子匝間短路辨識研究


IM 定子繞組故障仿真模型

電機故障,辨識系統(tǒng),整體結(jié)構(gòu),仿真模型


面章節(jié)中對感應(yīng)電機定子繞組匝間短路故障進行了機理分析并建提出了用于故障辨識的方法策略,在此基礎(chǔ)上,在 障電機的仿真模型并對所提方法進行仿真驗證。仿真模型的總體-2 所示, 圖 4-3 為故障電機的仿真模型。

電機故障,辨識系統(tǒng),電機模型,整體結(jié)構(gòu)


電機故障辨識系統(tǒng)的故障電機模型


本文編號:2994174

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