HHT在异步电机转子断条故障诊断中的应用研究

"基于笼型异步电机失电残压HHT的转子断条故障诊断研究" 本文探讨了在笼型异步电机中转子断条故障的诊断方法，着重利用了Hilbert-Huang变换（HHT）来弥补传统傅立叶变换（FFT）在分析失电残压信号上的局限性。失电残压是指电机在断电瞬间产生的电压，这种电压信号包含了电机内部状态的重要信息。当电机的转子出现断条故障时，其运行特性会发生显著变化，这些变化体现在失电残压信号上。 HHT是一种自适应的数据分析方法，它结合了经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换。EMD能够将复杂信号分解为一系列简明的内在模态函数（IMFs），这些IMFs分别对应于信号的不同频率成分。通过分析这些IMFs的瞬时频率和瞬时幅值，可以更准确地捕捉到故障特征。在本研究中，对两台同型号的异步电机（一台正常，一台存在一根断条故障）进行了失电残压信号的采集。通过对不同周期的信号段进行EMD处理，研究人员寻找到了最能揭示转子断条故障特征的信号段。 此外，文中还提到了采用贝叶斯网络对故障进行分类的方法。贝叶斯网络是一种概率推理模型，可以用于处理不确定性信息。通过训练样本，贝叶斯网络能有效地识别和分类不同的故障类型。在实际应用中，对表4所示的网侧电流故障特征测试数据进行测试，结果显示，贝叶斯网络的输出结果与实际故障类型一致，验证了这种方法的有效性。 参考文献中涵盖了多种电机故障诊断的技术，包括基于模式识别的可控整流电路故障诊断、电压源脉宽调制电机驱动系统中的开路开关损坏检测、使用平均电流帕克矢量法的故障容忍PWM整流器诊断、大功率PWM整流器的标么值故障诊断以及基于小波包和支持向量机的三相逆变器故障诊断。这些研究展示了在电机故障诊断领域广泛采用的各种理论和技术。 文章详细介绍了如何运用HHT进行笼型异步电机的转子断条故障诊断，并结合贝叶斯网络进行故障分类，为电机健康监测提供了新的有效手段。通过深入理解和应用这些方法，可以在早期发现并解决电机的潜在问题，从而提高设备的可靠性和维护效率。