异步电动机转子断条故障在线检测新方法

• 作者: 刘少锋 孙丽玲 常昆 许伯强
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 异步电动机 转子断条 故障检测
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 测试技术与检测设备
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: TM303.3|TM343
• 字数: 3669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6540.2009.04.009

摘要

针对MUSIC(Multiple Signal Classification Algorithm)算法用于故障诊断的两大缺点:运算量大和可能产生的虚假波峰对故障特征的混淆带来的不利影响,给出了相应的解决方法.定子电流Hilbert幅值包络信号包含了低频的故障特征频率调制信号,故通过对定子电流Hilbert幅值包络信号进行降采样率重采样、减少分析信号长度,可避免低频段频谱混叠,再对减少的重采样数据进行具有超分辨率的MUSIC低频段估计,可大大降低MUSIC算法频谱估计时间;运用连续细化傅里叶变换(SFFT)和转子街槽谐波转差率估计技术,可预知故障特征频率精确值,从而可有目的地查询故障分量,消除MUSIC虚假波峰对故障检测混淆的影响,大大提高了故障检测的灵敏度和可靠性,以此形成异步电动机转子断条故障检测新方法.试验表明,该方法可行有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许伯强	华北电力大学电气与电子工程学院	80	1210	20.0	32.0
2	孙丽玲	华北电力大学电气与电子工程学院	54	878	18.0	29.0
3	刘少锋	华北电力大学电气与电子工程学院	1	2	1.0	1.0
4	常昆		1	2	1.0	1.0