基于OMAP-L138的三相交流異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，約70%的動(dòng)力來(lái)源是電動(dòng)機(jī)，而交流異步電動(dòng)機(jī)又是電動(dòng)機(jī)的主流類(lèi)型；電動(dòng)機(jī)常見(jiàn)故障有匝間短路、軸承故障和轉(zhuǎn)子斷條：本文以三相異步交流電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)子斷條故障為研究對(duì)象，致力于嵌入式三相異步交流電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)系統(tǒng)的研究。本文主要工作：研究、提出運(yùn)算速度快、估計(jì)精度高的轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法；開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)出一套嵌入式轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)系統(tǒng)。
　　在轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)方法方面，從經(jīng)典的FFT算法的分辨率與采樣時(shí)間的矛盾出發(fā)，引入空間譜估

2、計(jì)技術(shù)估計(jì)故障特征分量的頻率，并與優(yōu)化算法結(jié)合進(jìn)一步估計(jì)特征分量的幅值。首先將精簡(jiǎn)四階累積量多重信號(hào)分類(lèi)法和混合遺傳算法(Hybrid Genetic Algorithm, HGA)結(jié)合，提出一種新型異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條檢測(cè)方法。利用于基于四階累積量的MUSIC可有效抑制噪聲，擴(kuò)展信號(hào)陣元，改善頻譜估計(jì)性能，以高頻率分辨率提取定子電流信號(hào)中的轉(zhuǎn)子斷條故障特征分量及主頻分量的頻率；利用混合遺傳優(yōu)化算法估計(jì)各頻率分量的幅值和初相位。為提高算法的

3、快速性，根據(jù)四階累積量矩陣構(gòu)成規(guī)律，提出一種改進(jìn)方法去除矩陣數(shù)據(jù)冗余，極大減小了計(jì)算量；針對(duì)遺傳算法易早熟和后期收斂較慢的缺點(diǎn)，引入單純形法。其次，利用旋轉(zhuǎn)不變信號(hào)參數(shù)估計(jì)技術(shù)(Estimation Of signal parameters via rotational invariance technique，ESPRIT)的高頻率分辨力特性，精確提取定子電流信號(hào)中轉(zhuǎn)子斷條故障特征分量及其它分量的頻率，但因無(wú)法對(duì)其幅值和初相位進(jìn)行有效

4、估計(jì)。為解決此問(wèn)題，嘗試應(yīng)用擴(kuò)展Prony算法確定各頻率分量的幅值和初相位。仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的兩個(gè)檢測(cè)新方法應(yīng)用在異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)是有效的，且因算法簡(jiǎn)單、運(yùn)行耗時(shí)短亦可用于在線(xiàn)檢測(cè)。
　　在轉(zhuǎn)子斷條檢測(cè)系統(tǒng)方面，提出了以O(shè)MAP-L138為核心處理器的籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障嵌入式檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。從硬件和軟件兩個(gè)方面詳細(xì)闡述了人機(jī)交互界面、數(shù)據(jù)采集模塊和雙核通信機(jī)制的開(kāi)發(fā)過(guò)程：運(yùn)用 Qt軟件編寫(xiě)人機(jī)交互界面