Duffing系统与扩展Prony算法结合的异步电机转子断条故障检测

"基于Duffing系统和扩展Prony算法的异步电动机转子断条故障检测" 本文主要探讨了针对异步电动机转子断条故障的检测技术，提出了一种结合Duffing系统和扩展Prony算法的新方法。异步电动机在工业应用中极其普遍，由于其结构简单、易于维护，但转子断条故障会严重影响电机性能，甚至导致设备损坏。转子断条时，定子电流中会出现特定的频率分量，这是识别故障的关键。 Duffing系统被用来敏感地提取定子电流信号中的故障特征分量。Duffing系统是一种非线性动力学模型，对初始参数的变化非常敏感，因此能有效捕捉到微小的故障信号。然而，Duffing系统本身不能准确估计这些特征分量的幅值和初相角，这限制了其在故障诊断中的应用。 为了解决这一问题，文章提出了使用扩展Prony算法。扩展Prony算法是一种时间序列分析工具，特别适用于分析含有多个瞬态或衰减信号的复杂信号。它能够精确地确定信号中的各个分量的幅值和相位信息，因此非常适合用来补充Duffing系统在故障特征分量估计上的不足。 通过将Duffing系统与扩展Prony算法结合，文章实现了对异步电动机转子断条故障的有效检测。仿真和实际实验的结果证实了这种方法的有效性和实用性。该方法不仅能够准确检测故障，而且算法简单，结果直观，易于理解和实施，为现场故障检测提供了有力的技术支持。 此外，文章还引用了其他研究，如文献［4-7］，这些研究分别通过频域分析、Park矢量法和复杂度分析方法来检测异步电动机转子故障。尽管这些方法各有特点，但本文提出的结合Duffing系统和扩展Prony算法的方法具有独特的优势，尤其是在处理故障特征分量的识别和估计上。 总结起来，这篇研究为异步电动机转子断条故障的检测提供了一种新的解决方案，它结合了Duffing系统的敏感性和扩展Prony算法的精确性，有望在实际工业环境中得到广泛应用，提高电机故障检测的准确性和效率。