VALENIAN-PT600電機(jī)模擬平臺(tái)是瓦倫尼安（蘇州）教學(xué)設(shè)備開(kāi)發(fā)的一款用于通過(guò)振動(dòng)分析和ESA(Electrical Signature Analysis)技術(shù)檢測(cè)電機(jī)和機(jī)械故障的缺陷。分析應(yīng)用于電機(jī)的電源線(xiàn)的電流并分析電動(dòng)機(jī)的缺陷，并且具有用于測(cè)量電流電壓的引線(xiàn)接線(xiàn)盒。 瓦倫尼安故障試驗(yàn)臺(tái)適合用作將已知故障植入到普通電機(jī)中并同時(shí)應(yīng)用振動(dòng)和ESA技術(shù)來(lái)比較故障分析并提高故設(shè)備障診斷的能力。

電機(jī)作為機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的動(dòng)力源泉,若運(yùn)行中發(fā)生故障,故障不但損壞電機(jī)本身,并且影響整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng),造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和惡劣的社會(huì)影響。電機(jī)斷條是電機(jī)常見(jiàn)故障,若電機(jī)斷條后繼續(xù)使用,其它導(dǎo)體的應(yīng)力將會(huì)增大,這將進(jìn)一步損壞電機(jī)的整個(gè)籠條結(jié)構(gòu),嚴(yán)重時(shí)甚至發(fā)生“掃膛”現(xiàn)象,損壞電機(jī)其它部位,加劇整個(gè)電機(jī)損壞程度。因此本文主要探究了不同工況下電機(jī)斷條故障振動(dòng)特性與電流特性,并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的電機(jī)斷條故障的特征提取與智能診斷。首先,本文分析了異步交流電機(jī)斷條故障的電流與振動(dòng)信號(hào)特征,針對(duì)電機(jī)斷條故障特征頻率與基波頻率幅值相差較大,易導(dǎo)致故障特征頻率被基頻或噪聲淹沒(méi)的問(wèn)題,提出基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(VALENIAN)與希爾伯特(Hilbert)包絡(luò)解調(diào)相結(jié)合的電機(jī)斷條故障診斷方法。

VALENIAN分解相當(dāng)于帶通濾波,可減少噪聲干擾;利用Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析可將故障特征頻率統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為故障調(diào)制頻率,突出故障特征信息。如電機(jī)斷條的振動(dòng)信號(hào),經(jīng)Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析后,機(jī)械振動(dòng)與電磁振動(dòng)疊加,增強(qiáng)了振動(dòng)信號(hào)故障特征的調(diào)制特征。同時(shí)為進(jìn)一步研究電機(jī)斷條故障作用下的電流與扭矩響應(yīng)問(wèn)題,本文通過(guò)Ansoft/Mxawell有限元仿真軟件建立了異步電機(jī)的仿真模型,利用該模型仿真了三根斷條狀態(tài)下電機(jī)不同的物理特征變化,并驗(yàn)證了EEMD分解與Hilbert包絡(luò)解調(diào)結(jié)合的方法在斷條電機(jī)電流診斷的有效性。在此基礎(chǔ)上,分別對(duì)電機(jī)不同斷條根數(shù)的電流特征進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明:電機(jī)斷條越嚴(yán)重,電流信號(hào)的調(diào)制現(xiàn)象越明顯。其次,在轉(zhuǎn)子綜合試驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M,分別設(shè)置了以下六種實(shí)驗(yàn)工況:電機(jī)空載正常、電機(jī)空載斷條、電機(jī)負(fù)載正常、電機(jī)負(fù)載斷條、電機(jī)斷條-負(fù)載軸承故障、電機(jī)斷條-電機(jī)軸承故障,通過(guò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)分別獲得六種不同工況下電機(jī)的振動(dòng)與電流信號(hào),采用EEMD分解與Hilbert包絡(luò)解調(diào)結(jié)合的方法對(duì)六種工況下的電機(jī)電流與振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析,通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析,得出不同工況下電機(jī)電流與振動(dòng)信號(hào)識(shí)別斷條故障效果的優(yōu)劣性。最后,研究了電機(jī)斷條故障的智能診斷方法,采用EEMD分解與SVM相結(jié)合的智能診斷方法對(duì)電機(jī)斷條故障程度與電機(jī)斷條故障類(lèi)型進(jìn)行模式識(shí)別。

功能應(yīng)用

·研究故障軸承的振動(dòng)信號(hào)特征                 ·MCA缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)

·MCA缺陷檢測(cè)軟件的驗(yàn)證                      ·研究不同載荷對(duì)缺陷電機(jī)故障信號(hào)影響

·振動(dòng)分析和MCA結(jié)果的比較                   ·MCA缺陷分析技術(shù)的研究

·機(jī)械缺陷振動(dòng)檢測(cè)作為MCA技術(shù)互補(bǔ)可行性的研究   

·不對(duì)中及不平衡對(duì)電機(jī)電流信號(hào)的影響

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轉(zhuǎn)子不平衡電機(jī)

?轉(zhuǎn)子偏心電機(jī)

?軸彎曲的電機(jī)

?軸承故障電機(jī)（軸承外圈、內(nèi)圈故障）

?轉(zhuǎn)子條故障電機(jī)（轉(zhuǎn)子斷裂）

?定子繞組故障電機(jī)（匝間短路）

?電壓不平衡和單相電機(jī)

運(yùn)用網(wǎng)格選優(yōu)法優(yōu)化了四分類(lèi)器核函數(shù)參數(shù)。通過(guò)比較電機(jī)不同工況下振動(dòng)信號(hào)與電流信號(hào)頻帶能量特征的穩(wěn)定性,得出基于振動(dòng)信號(hào)的電機(jī)斷條故障診斷效果優(yōu)于電流信號(hào)。同時(shí),設(shè)計(jì)了基于電流與振動(dòng)的多信息融合的電機(jī)斷條故障識(shí)別分類(lèi)器,實(shí)現(xiàn)了電流信號(hào)與振動(dòng)信號(hào)在電機(jī)斷條故障智能診斷中的有效融合與診斷。