基于HFRSET的異步電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測方法研究.pdf

1、靈敏、可靠地實現(xiàn)異步電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條初發(fā)故障檢測具有重要意義。但是,當(dāng)前異步電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條初發(fā)故障檢測方法廣泛基于傅里葉頻譜分析而存在局限性——無法擺脫頻率分辨力/采樣時長的限制,在負(fù)載波動、噪聲等干擾情況下可能失效,“靈敏、可靠”無從談起。這是當(dāng)前亟待解決的難點問題、關(guān)鍵問題。因此,開展對異步電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條初發(fā)故障檢測方法的研究兼具必要性與挑戰(zhàn)性。
　　本文致力于將高頻率分辨力譜估計技術(shù)應(yīng)用于異步電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測領(lǐng)域,以實現(xiàn)

2、轉(zhuǎn)子斷條初發(fā)故障的靈敏、可靠檢測。針對兩種典型的高頻率分辨力譜估計技術(shù)——最小方差無失真響應(yīng)(MVDR)及其改進(jìn)算法與多重信號分類(MUSIC)及其改進(jìn)算法,應(yīng)用模擬轉(zhuǎn)子故障的定子電流信號測試其頻率分辨力、精度等性能,指出即使對于短時信號,兩者仍具有高頻率分辨力,可以準(zhǔn)確地估計出轉(zhuǎn)子斷條故障特征分量之頻率;但對其頻率分量的幅值和初相角則無法準(zhǔn)確求解。為此,引入擴(kuò)展Prony法中的最小二乘法確定各分量的幅值與初相角。同時,分別對 MVDR

3、與 MMVDR、MUSIC與 Root-MUSIC做了性能對比,遴選優(yōu)者并應(yīng)用于轉(zhuǎn)子斷條故障檢測。從而形成了基于MMVDR/Root-MUSIC與Prony相結(jié)合的異步電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測新方法。
　　最后,對一臺 Y100L-2型3kW的異步電動機(jī)完成了轉(zhuǎn)子斷條故障實驗,結(jié)果表明:基于MMVDR/Root-MUSIC與Prony相結(jié)合的異步電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測方法切實可行,且因僅需短時信號即可達(dá)到高頻率分辨力而適用于負(fù)載波動