LabVIEW平台下的异步电机转子断条检测：数字滤波与转差率分析

在现代工业生产中，三相异步电动机作为关键设备，其转子断条故障可能导致电机性能下降甚至停机。传统的故障检测方法可能因故障信号微弱且易受基波分量和噪声影响而难以精确判断。针对这一问题，本文提出了一种基于LabVIEW平台的创新技术，即异步电机转子断条检测方法。 该方法首先通过数字滤波技术对定子电流进行处理，数字滤波器的作用是去除基频信号，以避免其对故障信号的掩盖。这一步骤对于提高检测的信噪比至关重要，使得后续的频谱分析更为准确。接着，利用频谱细化分析技术，提升频谱分辨率，从而更细致地捕捉到可能存在的异常频率成分，尤其是那些与转子断条故障相关的齿槽谐波。 定子电流齿槽谐波分量的转差率是评估电机运行状态的重要参数，通过计算这些特定频率成分的转差率变化，可以有效地识别转子断条故障。与传统的负载波动相比，断条故障导致的转差率特征有显著区别，这为区分两者提供了依据。 作者们采用国家大学生创新性实验计划的资金支持，团队由刘树强、罗天、王宁和潘栋组成，他们来自西南大学电子信息工程学院。论文的研究内容详细阐述了整个检测过程，包括故障信号的提取、处理和分析步骤，以及实验结果的验证。结果显示，这种方法成功地提升了故障检测的可靠性与准确性，能够在复杂的电磁环境中准确地定位转子断条故障，有效排除基波分量泄漏等干扰。 本文提供的基于LabVIEW的异步电机转子断条检测技术，通过数字滤波、频谱细化分析和转差率估计，为电力系统中的故障诊断提供了一种高效且精确的方法，对于电机维护和工业生产具有实际应用价值。