ESPRIT与Duffing系统提升笼型异步电机转子断条故障检测精度

本文主要探讨了基于ESPRIT（旋转不变信号参数估计技术）与Duffing系统的笼型异步电动机转子断条故障检测方法。笼型异步电动机转子断条故障会导致定子电流信号中出现频率为（1±2s）fs的边频分量，这是识别故障的关键特征。然而，ESPRIT在频谱分析过程中可能会产生虚假频率分量，影响检测精度。 传统方法如快速傅里叶变换（FFT）虽然常用于定子电流信号分析，但在频率分辨力上存在不足，为了准确识别较小的边频分量，必须增加信号采集时间，这可能限制了实时性的要求。为此，研究者提出了一种改进策略：首先，利用ESPRIT技术对定子电流信号进行频谱分析，以获取信号的频率成分；然后，通过Duffing系统对ESPRIT的分析结果进行进一步处理，Duffing系统在此处的作用是识别并剔除虚假频率，提高频率分辨力，确保能够区分真实的边频分量和非故障信号。 这种方法的主要优点在于，通过对定子电流信号进行精确的频谱分析，并结合Duffing系统的信号处理能力，能够在保证高频率分辨力的同时，有效降低虚假频率成分对检测的影响。通过仿真和实验验证，所提出的基于ESPRIT和Duffing系统的转子断条故障检测方法在实际应用中展现出较高的检测准确性和可靠性。 因此，该研究不仅解决了笼型异步电动机转子断条故障检测中的频率分辨问题，还提供了一种新型的、精确且实用的故障诊断手段，对于电力系统设备的维护和故障预警具有重要意义。