基于电机电流特征分析(MCSA)的断条异步电机诊断研究

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异步电机断条故障的启动电流小波诊断法

异步电机断条故障的启动电流小波诊断法小标题1#研究背景异步电机作为当今工业社会中最为重要的驱动设备，在工业生产中发挥着十分重要的作用。

作为工业领域中常见的设备，异步电机在长期运行中，由于设备自身及环境因素刺激导致的断条故障，降低了其使用效率，若不及时进行有效的维修处理，将会出现更大的安全隐患，严重影响正常的生产运行。

因此，快速、准确的诊断和故障定位异步电机断条故障的研究，显得极为重要。

小标题2#小波变换的原理小波变换是一种时-频域转换，可以将不同频率信号与时间分离，使得分布在不同尺度结构信号语言化，从而可以更容易地理解信号特征。

小波变换可以帮助我们完成无损信号处理，进而准确识别故障信号。

经小波变换的应用能使系统故障的诊断“从混乱的时间域信号到有序的频域谱图”转换，以此来辨别某些事件发生，因此有了多次成功应用的验证。

小标题3#启动电流小波诊断法启动电流小波诊断法主要用于异步电机故障诊断，具有实时性和精准性。

主要由采集检测步骤、特征参数提取步骤和故障诊断步骤构成。

1、采集检测：经由计算机系统采集异步电机实时启动电流，经由重采样以及小波去噪程序，计算机系统进行信号处理，最后获得信号。

2、特征参数提取：利用傅里叶变换算出传感信号的频域之谱参数波形，从而提取相应信号的能量、峰峰值、瞬时最大值，作为启动电流的特征参数。

3、故障诊断：利用相应的特征参数建立正常状态电流向量，和故障状态的电流向量，采用能量（AS）和最大峰峰值（PPV）等故障距离模型，以及支持向量机支持机、径向基函数神经网络、决策树等算法进行计算，从而实现对电机故障及缺陷的有效识别。

小标题4#实验结果在小波变换系统分析中，采用本文所提方法，所处理的信号更加清晰，能做更加准确的频率分析，从而实现更好的故障定位。

实验结果表明，小波变换提取的特征参数频率谱及幅值具有明显特点，可以准确定位异步电机故障部位，同时，应用小波变换时，诊断测试所用时间缩短，实时性提高，精度提高。

基于逆变器直流侧电流的异步电机转子断条和偏心混合故障诊断

ＨＵｎｂａＷｅ — ｉｏ，ＸＩＬ，ＸＩＡｉＡＮＧＤｏｇ一ｎ，Ｚｈｎｇｕｅｇ— ｏ
（ｏｅｅｏＥｅｔｃｌｎｎｏｍｔｎＥｇｎｅｉｇＮｖｌｎｖｒｉｆｎｉｅｒｇＷｕａ３０３ｈｎ）ＣｌｇｆｌｃｉａａｄＩｆａｉｎｉｅｒ，ａａＵｉｅｓｙｏｇｅｉ，ｈｎ４０３，ＣｉａｌｒｒｏｎｔＥｎｎ
ＴｈｅｍｅｔｏｌｃｉｅｈｅＤＣ—ｉｅｃｒｅｔｓｇａｎａｒｅｎｆｅｅｃｓｉｔｏｙＭＵＳＣｌｏｉｈ，ｈａｈｄｏｎｙａｑｕｒｄｔｓｄｕｒｎｉｎｌａｄｃｒｉｄｏｒｑｕｎｙｅｔｍａｉｎｂＩａｇｒｔｍｓ
子电流中的各种故障特征频率分量和逆变器直流侧电流中的频率分量存在对应关系。提出了一种基于逆变
器直流侧电流的异步电机转子和偏心混合故障诊断方法，采集逆变器直流侧电流信号，并用ＭＵＩＳＣ算法进行频率估计，具有很好的实时性。试验结果证明，提出的方法是一种简单有效的方法。关键词：异步电机；转子断条故障；偏心故障；变频器
摘
４０３）３０３
要：电机发生早期故障时，出现在定子电流中的故障特征频率分量很弱，容易被基波分量电流的基波分量转化为直流量，以减少频谱泄漏来突出故障特征分量。基于变频器驱动的异步电机，通过分析发现定子电流中的基波分量转化为逆变器直流侧电流中的直流分量，定

基于定子二次电流的高压异步电动机转子断条故障诊断方法

基于定子二次电流的高压异步电动机转子断条故障诊断方法摘要：高压异步电动机多采用鼠笼型转子,其最为常见的故障之一为转子断条故障。

应用高压异步电机定子二次电流诊断技术进行电机转子断条故障诊断分析，可快速准确诊断，便于及时开展设备检修工作，从而降低电机事故率和检修维护费用，使设备更加安全、经济运行。

关键词：定子二次电流；异步电动机；转子断条；故障诊断;测试要点；分析要点Abstract: Squirrel cage rotor is often used in high voltage asynchronous motor. One of the most common faults is broken bar fault. Fault Diagnosis and Analysis of Broken Rotor Bar of High Voltage Asynchronous Motor Using Stator Secondary Current Diagnosis Technology,Effective stator secondary current diagnosis technology of high voltage asynchronous motor is conducive to predicting theseverity of broken bar fault of motor rotor in advance and carrying out equipment maintenance work in time, thus reducing the accident rate and maintenance cost of motor, and make the equipment run safer and more economically.Key words : Stator secondary current;Asynchronous motor;Rotor broken bar;fault diagnosis;Testing points;Analysis points.0 引言高压异步电动机（简称异步电机或电机）是发电企业广泛运用的重要旋转机械，其运行状况对电力系统的安全运行具有很大影响。

异步电机断条故障的启动电流小波诊断法

异步电机断条故障的启动电流小波诊断法电机是工业生产中应用最广泛的一种设备，它是推动现代机械电气设备和产品发展的核心设备。

电机的正常运行及故障的快速诊断，对于维护保养机电设备的正常运行，提高生产效率具有重要的意义。

断条缺失是电机故障最普遍的原因之一，也是棘手的电机故障诊断问题。

断条是绕组的一种缺失，无论是环或非环状断条，都会导致电机失步、温升过高、起动难等电机故障。

传统的诊断方法，如观察电机外观、测量电机参数、电磁耦合诊断等方法，对于电机断条诊断有一定的不足，并不能有效地检测电机断条故障，也不能及时发现故障。

因此，研究新的电机故障诊断技术是当前电机系统维护的重要课题，异步电机断条故障的启动电流小波诊断法是一种有效的电机故障诊断方法。

该方法是根据启动时的电机启动电流的变化，对电机绕组断条故障进行诊断，它能够有效地避免电机在启动时造成的损坏，并具有较高的准确率。

本文以异步电机断条故障的启动电流小波诊断法为例，简要介绍了这种新型的电机故障诊断技术。

首先，介绍了异步电机的结构特点及存在的故障类型，其中断条的缺失是最常见的故障。

然后，对当前常用的电机故障诊断技术进行了综述，指出了它们的不足，并介绍了小波变换的理论原理，以及小波变换在电机故障诊断中的应用。

其次，介绍了异步电机断条故障的启动电流小波诊断法原理，并详细地描述了其诊断流程。

从故障诊断系统硬件结构，到小波变换的基础算法，再到改进的小波变换及小波-神经网络的构建，以及模型的校准和诊断，均有所介绍。

最后，介绍了中国北京电机厂进行的断条故障诊断试验，并根据试验结果，证明了该方法在现场检测电机断条故障的有效性。

综上所述，异步电机断条故障的启动电流小波诊断法是一种有效的新型电机故障诊断技术，它可以准确地诊断电机绕组断条故障，提高电机维护保养的效率，为电机维护保养提供了有效的诊断技术手段。

但是，由于实际应用的复杂性，该方法仍需要不断的完善和改进，以提高它的准确率和可用性。

有限元漏磁仿真在异步电机非相邻断条故障检测中的应用

doi: 10.11857/j.issn.1674-5124.2020050013有限元漏磁仿真在异步电机非相邻断条故障检测中的应用何荣，朱敦忠(桂林理工大学南宁分校，广西南宁 530001)摘　要: 传统的电机电流特征分析（motor current signature analysis ，MCSA ）方法在进行异步电机转子非相邻断条故障诊断时容易出现误检。

为此，提出一种基于漏磁检测的异步电机非相邻断条故障诊断方法。

首先，在ANSYS@Maxwell-2D 软件中对异步电机进行建模，针对电机健康、相邻断条、半极距断条以及全极距断条故障4种不同状态，在采样频率为10 kHz 的条件下利用有限元法对电机进行漏磁分析，得出各状态的漏磁频谱。

进一步，在相同条件下，利用实验测量得出异步电机定子电流频谱，并与相应的漏磁频谱进行对比。

最后，通过频谱对比分析说明漏磁检测方法在异步电机转子非相邻断条故障诊断上的优越性。

二维有限元分析与频谱对比分析结果表明：当异步电机转子断条间隔为半极距和全极距时，采用漏磁通频谱中的3sf s 和f r +sf s 等特征信号可对故障进行有效识别；同时，在采用漏磁检测方法进行异步电机非相邻断条故障诊断时，f r +sf s 谐波分量与电机负载水平关联性较小，相较于MCSA ，漏磁检测方法的鲁棒性较高。

所提方法可为异步电机其余电气故障的准确、鲁棒诊断提供参考。

关键词: 异步电动机; 非相邻断条故障; 漏磁分析; 有限元仿真中图分类号: TM343文献标志码: A文章编号: 1674–5124(2021)02–0087–05Application of FEA-based magnetic flux leakage simulation in thedetection of non-adjacent broken bars fault of induction motorsHE Rong, ZHU Dunzhong(Guilin University of Technology at Nanning, Nanning 530001, China)Abstract : The classical motor current signature analysis (MCSA) method is prone to failure when it is used to diagnose the fault of non-adjacent broken bars of induction motors. Therefore, a magnetic flux leakage-based detection method is proposed in the present study. Firstly, the numerical model of an induction motor was built in ANSYS@Maxwell-2D circumstance. Then, the magnetic flux leakage analysis was carried out under the condition of sampling frequency of 10 kHz in order to obtain the magnetic flux leakage spectrums of the healthy motor and motor with the faults of adjacent broken bars, half pole broken bars and full pole broken bars. Furthermore, under the same condition, the stator current spectrums of the induction motor under each state above were obtained by experiment and compared with the corresponding flux leakage spectrums.收稿日期: 2020-05-06；收到修改稿日期: 2020-06-12基金项目: 教育部产学合作协同育人项目（20190229209）；广西高校中青年教师科研基础能力提升项目（2019KY0305）作者简介: 何　荣（1968-），男，广西玉林市人，高级实验师，研究方向为电气自动化。

用于异步电动机转子诊断的电机平方电流特征分析

用于异步电动机转子诊断的电机平方电流特征分析摘要感应电机在当今工业中发挥着重要作用。

因此，结合故障诊断技术的预防性维护已成为一个重要的问题。

其中感应电机故障诊断最常用的技术之一是电机电流特征分析（MCSA）。

这个方法对于异步电动机转子诊断有一定的局限性，特别是对小故障。

在本文中，将展示一种新的电机电流平方特征分析（MSCSA）故障诊断方法。

所提出的技术是基于三个主要步骤：首先，感应电动机的电流进行测量;第二，该电流的平方的计算，最后进行平方电流的频率分析。

比传统的MCSA方法相比该技术允许从发生转子故障的电机中得到更多的详细信息。

仿真和实验结果列于以确认理论假设。

这种方法也已经被用于测试两个不同的故障的识别（断条和转子偏心距）。

引言在许多工业过程中都要用到感应电动机，其中可靠性和服务连续性是其工业寿命的关键因素。

为了实现这些目标，结合检测感应电动机故障的诊断测试的预防性试维护程序是必不可少的。

在当今的工业范式中感应电机应能承受不同种类的故障。

这些故障大致可分为定子故障，转子电气故障和转子机械故障。

这些故障能在一个或多个机器性能特性中被检测到。

以这种方式，多个状态监测方法已经被提出，允许评估对初始故障检测。

近年来电气机器很多的故障诊断方法已开发和文献报道。

这些方法中使用不同的信号，以确定机器故障，如电磁场中的监控，温度测量，红外识别，射频排放监测，噪声测量，振动监测和机器线电流分析。

根据每个方法使用的传感器，所提取的信号的特定特征允许检测到故障的存在。

其中最常使用的信号是机器线路电流。

针对机器线路电流已经提出了许多方法，其中，最常用并且已经研究的方法是基于电源频率的边频带检测。

这就是所谓的机电流特征分析（MCSA）。

更详细的方法，基于小波变换，希尔伯特变换，希尔伯特- 黄变换或时间序列数据挖掘的方法也已经被提出了。

其他研究使用线电流，当电机处于故障模式时以获得特殊的模式。

Park’向量方法和三维方法是其中的两种。

异步电机故障诊断方法介绍

异步电机故障诊断方法介绍异步电机是工业生产中常用的一种电动机，但在使用过程中可能出现各种故障。

故障诊断是及时维护和修复异步电机的重要环节，有效的故障诊断方法可以减少生产事故和停机时间，提高设备可靠性和生产效率。

一种常用的异步电机故障诊断方法是霍尔效应传感器诊断技术。

这种技术利用霍尔效应传感器测量电机转子的位置和速度，通过不同位置的信号差异来判断电机是否存在故障。

当电机运行时，霍尔效应传感器会产生信号，这些信号经过信号处理器处理后会得到电机转子的位置信息。

若出现故障，转子位置信号会发生异常，从而可以诊断出电机故障。

另一种常用的异步电机故障诊断方法是电流谐波分析技术。

电机故障会导致电机运行时产生不同的电流谐波，利用电流谐波分析技术可以检测出这些异常谐波，从而判断电机是否存在故障。

通过监测电机运行时的电流谐波情况，可以及时发现电机转子断条、轴承磨损、绕组短路等故障。

除了以上两种方法，还有振动分析、热像检测、声波分析等多种异步电机故障诊断方法。

这些方法各有特点，可以相互补充，从不同角度全面诊断电机故障，提高诊断的准确性和可靠性。

在实际应用中，可以根据电机的具体运行情况和设备条件选择合适的故障诊断方法进行维护和修复。

总而言之，异步电机故障诊断是确保生产设备正常运行的重要环节，采用合适的诊断方法进行故障诊断可以及时发现和修复电机故障，提高设备可靠性和生产效率。

很多工业生产的过程离不开电机，而异步电机是其中应用最为广泛的一种。

然而，就像其他设备一样，异步电机也可能会出现各种故障。

因此，在工业生产中，对异步电机的故障诊断确实是至关重要的。

这不仅有助于提高设备的可靠性和生产效率，还能减少生产中的停机时间和事故发生率。

所以，选择有效的异步电机故障诊断方法至关重要。

一种广泛使用的异步电机故障诊断方法是霍尔效应传感器诊断技术。

这种技术能够测量电机转子的位置和速度，通过不同位置的信号差异来判断电机是否存在故障。

当电机运行时，霍尔效应传感器会产生信号，这些信号经过信号处理器处理后会得到电机转子的位置信息。

异步电动机转子断条故障检测的小波脊线方法

异步电动机转子断条故障检测的小波脊线方法摘要:对异步电动机转子发生断条故障后所产生的特征频率分量进行了分析,揭示了其在起动过程中的变化过程,提出了在起动过程中检测转子断条故障的小波脊线方法。

关键词:异步电动机转子断条故障检测小波脊线Method for Detecting Asynchronous Motor Rotor Bar Breakage Fault Using Wavelet RidgeZHANG Ya-QiongAbstract:This paper analyzes the characteristic frequency component of asynchronous motor rotor bar breakage fault and indicates it’s changing process during starting process,the wavelet ridge detection method of rotor bar breakage fault in start-up period is presented.Keywords: asynchronous motorrotor bar breakage faultdetection; wavelet ridge1 引言异步电动机的起动过程是一个很复杂的非稳态的暂态过程,小波变换具有优良的时频局部化性能,适合于非稳态信号的分析[1]。

因此,小波脊线方法可作为电机转子故障诊断中比较理想的信号处理工具。

2 起动状态下异步电动机转子断条故障检测的小波脊线方法2.1 定子电流中的转子断条故障特征分量理想的电动机的定子电流的频率是单一的,即只有电源频率的电流存在。

但是当转子回路出现断条故障时,在定子电流频谱图上,与电源频率相差二倍的转差频率的位置上将各出现一个边带,这一现象已为英国Hargis等学者所推论证实[2] [3]。

使用电机电流信号分析（MCSA）对机械设备进行状态监测

作者：温莉芳 Aryt.,RC
作者机构：不详
出版物刊名：设备管理与维修
页码： 30-32页
主题词：电机电流信号机械设备状态监测
摘要：电机电流信号分析（Motor Current Signature Analysis，缩写为MCSA）是监测电机驱动设备的一种有效手段。

它是一种无干扰的检测方法，用于检测电机及其从动装置中出现的机械及电气异常，包括生产过程中条件的变化。

电机电流信号分析法所依据的原理是：普通电机在供应机器以动力的同时，随着机械负载的变化也必然会引起电流的变化，沿着电机的电源电缆传输。

这种电流变化虽然比电机平均电流小得多，但在远离设备的位置也能可靠地、无干扰地采集到，经处理后作出状态信号显示。

在整个过程中可给出设备性能下降或生产过程有变化的早期警告。

电机电流信号分析技术虽然是为了一项特殊任务－确定核电站安全系统中电机操纵阀（MOV）的老化和磨损带来的影响－而开发的，但目前已成功地应用在功率范围为0．03－1700HP的直流和交流电机驱动的各种形式的泵、风机、压缩机、粉碎机及空调系统中。

基于电机电流特征分析(MCSA)的断条异步电机诊断研究

基于电机电流特征分析（MCSA）的断条异步电机诊断研究SpectraQuest Inc.8205 Hermitage RoadRichmond, V A 23228(804)261-33002006.1摘要：使用机械故障仿真器（MFS），采用电机电流特征分析（MCSA）和振动分析方法，研究异步电动机常见类型故障的诊断。

故障包括电故障和机械故障，如转子断条、定子绕组短路和电机轴损坏。

本文是电机诊断系列文章的第一篇。

1.实验装置本实验使用SpectraQuest公司的机械故障仿真器进行实验。

MFS如图1所示。

图 1.机械故障仿真器(MFS)安装在MFS上的鼠笼式异步电动机有如下主要特性：3相，60赫兹，电机功率0.5马力，转速3450转/分。

根据给出的数据，可推算出极对数为1。

本实验使用两个具有不同数量断条的转子。

一个转子有3根断条，另一个转子有6根断条。

研究中使用的电流检测器如图2所示。

图 2 电流探针对三个电机进行实验：一个完好的电机，一个有三根断条的电机，一个有六根断条的电机。

本实验采用电机控制器将电源行频率固定在35Hz。

用转速计检测转子的转速，每次实验记录下转速。

电机控制器和转速计如图3所示。

从电源行频率和转子转速数据中可得到每单位的转差率。

图 3 电机控制器和转速计实验时，改变电机的负载，研究负载对电流特征的影响。

如图4所示，转矩输入连接着齿轮箱输出轴，通过调节转矩输入装置，改变电机的负载。

图4 转矩输入调节2.结果与讨论使用VibraQuest 的软件/硬件系统对数据进行分析。

2.1基线数据在频率范围的基线数据如图5所示。

注意振幅以dB 为单位。

通过图6(a)-(d)，可以观察出转子转速随负载减少。

(a)转子转速2045转/分 (b) 转子转速2041转/分(c)转子转速2036转/分 (d) 转子转速2032转/分图 5 电流频谱基线图5的峰值为行频率35Hz 。

断条转子的诊断需要检测两倍的转差率边带及行频率分量，等式l 给出如下。

基于MCSA的笼型异步电动机转子断条诊断

基于ＭＣＡ的笼型异步电动机转子断条诊断Ｓ
基于ＭＣＳ的笼型异步电动机转子断条诊断Ａ
董涛，程培源，樊波，王东旭
（军工程大学导弹学院，陕西三原７３０空１８０）
［摘要］研究笼型异步电动机在转子断条时的运行情况，提出有效的检测方法，以便在电机转子只出现轻
（ｈｓｉｏｌｅＡｒｏｃｎｉｅｒｇＵ１ｅｓｙＳｎＹｕ１８０Ｃｉａ）ＴｅＭｉｌＣｌｇ，ｉＦｒｅｇｎｅｉＩｖｒｉａａ７３０，ｈｎｓｅｅＥｎｉｔｎ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｏｐｒｔｎｏｑｉｅ．ａｅａｙｃｒｎｕｔｒｗｈｎｂｏｅａｃｕｓｉｓｕｉｄＡｎｅａｉｆｓｕｒ１ｇｓｎｈｏｏｓｍｏｏｅｒｋｎｂｒｏｃｒｓｔｄｅ．ｏｒｃｅｅｔｅｄｔｃｉｇｍｅｈｄｉｐｔｏｗａｄｔｎｕｈａｌｅｅｆｉｉｖｒｌｈ，ｏｍｅｓｒｓｆｃｉｅｅｔｔｏｕｒｒｏｆｄｏｔｅｆｕｔｖｎｉｓｅｙｓｇｔｓａｕｅｖｎｓｆｉｔｔｉｃｅｔｋｎｉｍｅＭＣＳａｏｔｍｅｗｉｄｗｉｇａｄＦｕｉｒｒｓｏｍｎｌｚｔｒｃｒｅｔｎａｂｅｔ．ａｎｉＡｄｐｓｔ．ｎｏｎｎｏｅａｆｒｔａａｙｅｍｏｏｕｒｎｉｒＩｎｏｓｇａｕｅｆｅｕｎｙｃｍｐｎｎｓＢｅｉｅ，ｆｕｔｆｅｕｎｙｂｎｓｓｂｉｉｅｏａｌｏｇｔｓａｏｉｎｔｒｒｑｅｃｏｏｅｔ．ｓｄｓａｌｒｑｅｃａｄｉｕｄｖｄｄｌｃｌｔｅｔｔｒｙ

基于电流频谱和RBF神经网络的异步电动机故障诊断方法分析与研究

摘要由于现代科学的进步和生产系统的不断发展，电机在生产中发挥着越来越重要的作用。

异步电机以其结构简单、价格低廉、可靠性高、维护方便而在工农业中取得了广泛的应用。

随着现代工业系统的飞速发展，电机的单机容量不断增加，所驱动的负载也越来越复杂。

电机故障不仅会损坏电机本身，重时还会使电机突然停机、生产线崩溃，造成巨大的经济损失和灾难性后果。

为了将故障所造成的损失降低至最小程度，迫切要求对电动机故障进行检测。

电动机故障检测是通过应用先进的技术手段，所以研究实用、高效的电机故障诊断系统对于生产安全运行十分重要。

本文首先介绍异步电动机的结构和基本原理，以及常见的故障。

并且概要的叙述转子断条和端环开裂、气隙偏心的故障特征信号频率分量的产生机理。

然后对电流频谱法在电机故障诊断中的作用进行简要的叙述，系统的介绍傅立叶变换的原理，接着对定子电流信号进行FFT变换，得出电流频谱图，并根据故障判据分析频谱图，从而对电机故障进行诊断。

最后对RBF神经网络的结构和特点进行了相关的介绍，并介绍RBF神经网络学习算法和其网络设计。

建立基于RBF神经网络的故障诊断结构，并利用故障样本数据对网络进行训练，从而实现了对电动机故障的诊断。

关键词：异步电动机故障诊断；电流频谱图分析；MATLAB；RBF神经网络ABSTRACTOwing to the progress of modern science and product system, electrical engineer plays a more and more important role in modern production .Asynchronous motors are widely used in the industrial and agricultural production because of its simple structure, low price, high reliability and convenient maintenance. With the rapid development of the modern industrial system, the capacity of a single motor is keeping increasing and the load is also becoming more complicated now. A motor fault can not only cause damage to the motor, but also can result in unscheduled machine downtime and the shutdown of a production line, which will cause heavy financial losses and catastrophic fault. In order to reduce the fault to a minimum extent, there is an urgent call for motor fault detection. Motor fault detection uses the application of advanced technical instrument, the study of practical and efficient motor fault diagnosis system is very important for the production of safe operation.Firstly, the design introduces the structure and the basic principles of the asynchronous motor, as well as the common fault. And then a summary description of broken rotor bars and end ring cracks, the failure characteristics of air-gap eccentricity signal frequency component mechanism. Then the spectrum of current in electrical fault diagnosis in a brief description of the role of the system to introduce the principle of Fourier transform, and next signals to the stator current FFT transform, to draw current frequency spectrum, and frequency spectrum analysis of failure criterion and thus the diagnosis of motor failure. Finally, RBF neural network structure and characteristics of the relevant presentation and introduced the RBF neural network learning algorithm and its network design. RBF neural network based fault diagnosis of the structure and the use of fault data samples to train the network in order to achieve the motor fault diagnosis.Keywords：Induction Motor Fault Diagnosis; Current spectrum analysis; MATLAB; RBF neural network目录1 绪论 (1)1.1课题研究的意义 (1)1.2电机故障诊断技术的国内外发展状况 (2)1.3电机故障诊断技术的基本原理 (4)1.4电动机故障诊断的主要方法 (4)1.4.1 基于多传感器数据融合故障诊断技术 (5)1.4.2 基于小波变换故障诊断技术 (6)1.4.3 基于人工神经网络故障诊断技术 (7)1.5本文主要工作 (9)2 异步电机基本原理及常见故障机理分析 (10)2.1异步电动机构造及基本原理 (10)2.1.1 异步电动机的构造 (10)2.1.2 异步电动机基本原理 (12)2.2异步电动机故障及其判据 (12)2.2.1 转子断条和端环开裂故障 (13)2.2.2 气隙偏心故障 (13)2.2.3 绕组过热与匝间短路故障 (18)2.3本章小结 (18)3 基于电流频谱的电机故障分析 (19)3.1电流频谱法诊断电动机故障 (19)3.2频谱分析与傅立叶变换 (19)3.2.1 频谱分析原理与方法 (19)3.2.2 傅立叶变换原理 (22)3.3故障诊断仿真研究 (25)3.3.1 MATLAB的概况 (25)3.3.2 仿真实例 (25)3.4单相电流频谱图分析方法的局限性 (28)3.5本章小结 (28)4 基于RBF径向基函数神经网络电机故障诊断 (29)4.1RBF神经网络的结构和特点 (30)4.1.1 RBF神经网络的结构 (30)4.1.2 RBF神经网络理论基础 (32)4.2RBF神经网络学习算法 (33)4.3RBF网络设计 (35)4.3.1 RBF神经元 (35)4.3.2 RBF神经网络的映射关系 (36)4.4故障诊断仿真研究 (36)4.4.1 仿真实例1 (36)4.4.2 仿真实例2 (41)4.5本章小结 (44)5 总结 (45)参考文献： (46)翻译部分 (48)英文原文 (48)中文译文 (61)致谢 (71)1 绪论1.1 课题研究的意义自19世纪发明电动机以来，由于电能应用方便，而且电动机的性能良好，便于控制，使用与操作简单，因而得到了迅速普及，应用范围越来越广，使用数量越来越多，使人类从繁重的体力劳动中逐步解脱出来，从而推进和完成了人类历史上第二次的工业革命。

大型异步电机转子状态监测与故障诊断

ａｄｅｐｒｍｅｔｓａｅｈｔｔｉｙｔｍｓａｌｏｄｔｃｎｘｅｉｎｔｔｄｔａｈｓｓｓｅｗａｂｅｔｅｅｔ
ｔｅｆｌｆｂｒｋｅｒｔｒｃｒｅｃｌｎｉｅｙｔｅｉｙｈｈａｕｔｏｏｎｏｏｏｒｔｙａｄｔｍｌｏｖｒｆｔｅ
研究与交流
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大型异步电机转子状态监测与故障诊断
徐国忠顾永芳
华电新疆发电有限公司苇湖梁电厂（２０５２３０）
ＲｏｏｎｉｉｎＭｏｉｏｉｎｕｔＤｉｇｓｓｆｒＬａｇ — ｉｅＡｓｎｃ０ｕｓＭａｈｉｅｔｒＣｏｄｔｏｎｔｒｎｇａｄＦａｌａｎｏｉｏｒｅｓｚｙｈｒｎＯｃｎ
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ＸｉａｇＨａｉｉｕｉｎｏｒｏ，ｔ￣ｉｎｕｄａＷｅｈｌｇＰｗｅ．ＬｄｎａＣ
摘要：究了电机转子断条故障诊断的基本原研理，出了基于ＤＳ和ＡＲＭ的新颖双处理器的电机状态提Ｐ监测与故障诊断系统。采用电机电流频谱分析（ＳＭＣＡ）的方法提取电机转子故障特征分量，仿真和实验结果表明，系统能够及时准确检测出电机转子断条故障，本验证了系统硬件设计和故障诊断算法的有效性。关键词：电机故障诊断非侵入式人机接【＿＝ｌ断条电机电流频谱分析

基于定子电流的异步电机断条故障诊断方法

基于定子电流的异步电机断条故障诊断方法王熙雏;褚达【摘要】对应于异步机电动机的转子断条故障,在定子侧的电流中会有断条故障电流特征频率的体现.本文说明了利用三种频率分析方法原理进行转子断条故障分析:其一,利用矩阵变换的原理将三相电流变换到旋转坐标系下,并绘制Park矢量图,通过对比故障Park矢量图和正常Park矢量图的畸变可判断故障;其二,通过分解信号的变化,可以判断出频率逐渐变化的成分,进而诊断出有无断条故障.【期刊名称】《大电机技术》【年(卷),期】2014(000)004【总页数】7页(P41-47)【关键词】异步电机;断条故障;Park矢量;傅里叶分析;特征频率;小波变换【作者】王熙雏;褚达【作者单位】苏州工业职业技术学院机电工程系,江苏苏州215104;中国矿业大学信电学院,江苏徐州221008【正文语种】中文【中图分类】TM343三相笼型异步电动机在工农业生产中应用广泛，转子断条、气隙偏心是感应电机的常见故障，利用监测和诊断技术及早发现和辨别电动机的各种故障对于保证安全生产以及生产效益的提高具有明显的实际意义。

三相笼型异步电机的故障监测和诊断方法很多，主要有定子电流监测、震动监测、转矩监测、轴漏磁通监测以及转速波动监测等。

目前比较实用的仍然是定子电流监测。

对检测到的定子电流的分析，在原来的定子电流分析衍生出来许多方法，如人工神经网络（ANN）、小波分析、park矢量等方法。

每种方法都有其优越性和不足，现利用几种常用的方法对电机故障进行诊断分析。

所谓park矢量就是由两个分量组成，可表示为。

这两部分都是定子三相电流的函数，即的函数，推导过程如下：设定子三相电流的表达式为：其中：为电流的幅值。

由park变换的定义可知，在进行变换时定子电流在不同坐标系下的磁动势相等即可。

所以，由图1可知其中：为三相定子匝比，为两相坐标系下的折算绕组。

写成矩阵的形式有：考虑到变换前后总功率不变，在此前提下，可以证明（证明从略），匝比为。

基于旋转滤波-矩阵束的异步电机转子断条故障诊断

基于旋转滤波-矩阵束的异步电机转子断条故障诊断LIN Zhifang【摘要】现有异步电机故障诊断技术存在短时数据分辨率低、硬件开销大等缺点.针对这一问题,提出一种基于短时数据的旋转滤波-矩阵束的异步电机转子断条故障诊断新方法.利用矩阵束算法抗噪性能强的优点,准确求出定子电流基频成分,并通过逆、正同步旋转变换,剔除了定子电流中的基频成分.利用矩阵束算法准确估算定子电流故障信号的频率和幅值,突破传统基于快速傅里叶变换(FFT)分析算法分辨率不足的限制.仿真和电机试验共同表明:旋转滤波-矩阵束算法可以在短时数据的基础上准确辨识转子断条故障.【期刊名称】《电机与控制应用》【年(卷),期】2019(046)004【总页数】5页(P110-114)【关键词】异步电机;旋转滤波;快速傅里叶变换;矩阵束;转子断条故障【作者】LIN Zhifang【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TM3430 引言转子断条故障会使异步电动机出力下降，运行状态恶化，造成严重的直接和间接经济损失。

转子断条故障是电机的常见故障，在最短的时间内进行故障识别，对其在线监测和经济运行具有重要意义[1-2]。

目前，异步电机故障检测方法有定子电流检测、局部电磁力检测、振动信号检测、定子残余电压检测等方法。

定子电流信号检测技术因其具有非侵入式的优势，可在线监测，目前被广泛应用[3-5]。

异步电动机发生断条故障时，定子电流基频附近将产生特征故障频率：(1±2ks)f1(其中k=1,2,3,…；f1为电源基波频率，s为异步电机转差率)。

由于基频幅值相较故障成分太大，直接检测难以得到故障信息。

刘振兴等[6-8]利用瞬时功率法、Park矢量法、Hilbert模量法等将故障频率转移到低频2sf1，从而避免了基频的影响。

梁霖等[9-11]利用小波-奇异值分解。

Relax算法和混合骨干微粒群优化算法，获得剔除基频的频谱图，从而达到诊断电机故障的目的。

变频器供电下异步电动机转子断条故障检测的开题报告

变频器供电下异步电动机转子断条故障检测的开题报告
一、选题背景
目前，异步电动机是工业生产中最常用的电动机类型之一。

但是在使用过程中，由于运行负载的变化、噪声干扰等原因，异步电动机容易出现转子断条故障。

若不及
时检测和处理，会造成生产事故和经济损失。

因此，对异步电动机的转子断条故障检
测具有重要的现实意义。

二、研究的目的及意义
变频器作为异步电动机的一种常用供电方式，可以有效地控制电机的转速和负载，提高生产效率和能源利用率。

但是，在变频器供电下，电机易受到电压和电流的变化，会对电机的健康状况产生影响。

因此，研究如何在变频器供电下有效地检测异步电动
机的转子断条故障，对于提高电机健康状况和生产效率具有重要的意义。

三、主要内容及研究方法
本研究将采用电流信号分析法来检测异步电动机的转子断条故障。

具体的研究内容包括：
1. 根据变频器的特点和异步电动机的工作原理，建立电机的数学模型，提取机械振动信号和电流信号。

2. 对不同负载下的异步电动机进行实验研究，采集不同转速和负载条件下的电流信号。

3. 运用时频分析、小波分析等方法，对电流信号进行处理和分析，提取其中的特征参数，如功率谱密度、小波包能量等。

4. 通过对不同条件下的电流信号特征参数进行对比和分析，确定异步电动机转子断条故障的识别方法。

四、预期成果
本研究预期通过实验和分析，得到不同负载下的电流信号特征参数，进一步确定异步电动机转子断条故障的检测方法。

这种方法可以有效地避免异步电动机因断条等
原因造成的生产损失和安全问题，提高电机的健康状况和生产效率。