VALENIAN-PT600電機(jī)模擬平臺是瓦倫尼安（蘇州）教學(xué)設(shè)備開發(fā)的一款用于通過振動分析和ESA(Electrical Signature Analysis)技術(shù)檢測電機(jī)和機(jī)械故障的缺陷。分析應(yīng)用于電機(jī)的電源線的電流并分析電動機(jī)的缺陷，并且具有用于測量電流電壓的引線接線盒。 瓦倫尼安故障試驗臺適合用作將已知故障植入到普通電機(jī)中并同時應(yīng)用振動和ESA技術(shù)來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)器運轉(zhuǎn)的動力源泉,若運行中發(fā)生故障,故障不但損壞電機(jī)本身,并且影響整個生產(chǎn)系統(tǒng),造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和惡劣的社會影響。電機(jī)斷條是電機(jī)常見故障,若電機(jī)斷條后繼續(xù)使用,其它導(dǎo)體的應(yīng)力將會增大,這將進(jìn)一步損壞電機(jī)的整個籠條結(jié)構(gòu),嚴(yán)重時甚至發(fā)生“掃膛”現(xiàn)象,損壞電機(jī)其它部位,加劇整個電機(jī)損壞程度。因此本文主要探究了不同工況下電機(jī)斷條故障振動特性與電流特性,并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了基于集合經(jīng)驗?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信號特征,針對電機(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的問題,提出基于集合經(jīng)驗?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)斷條的振動信號,經(jīng)Hilbert包絡(luò)解調(diào)分析后,機(jī)械振動與電磁振動疊加,增強(qiáng)了振動信號故障特征的調(diào)制特征。同時為進(jìn)一步研究電機(jī)斷條故障作用下的電流與扭矩響應(yīng)問題,本文通過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,電流信號的調(diào)制現(xiàn)象越明顯。其次,在轉(zhuǎn)子綜合試驗平臺上進(jìn)行實驗?zāi)M,分別設(shè)置了以下六種實驗工況: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)的振動與電流信號,采用EEMD分解與Hilbert包絡(luò)解調(diào)結(jié)合的方法對六種工況下的電機(jī)電流與振動信號進(jìn)行分析,通過實驗數(shù)據(jù)的對比分析,得出不同工況下電機(jī)電流與振動信號識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電機(jī)斷條故障程度與電機(jī)斷條故障類型進(jìn)行模式識別。

功能應(yīng)用

·研究故障軸承的振動信號特征                 ·MCA缺陷檢測系統(tǒng)的開發(fā)

·MCA缺陷檢測軟件的驗證                      ·研究不同載荷對缺陷電機(jī)故障信號影響

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

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

·不對中及不平衡對電機(jī)電流信號的影響

PT600電機(jī)故障模擬實驗臺,電機(jī)電氣故障仿真實驗臺,故障電機(jī)模擬實驗臺,缺陷電機(jī)仿真試驗臺,馬達(dá)故障模擬實驗臺,馬達(dá)缺陷分析實驗臺

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)

運用網(wǎng)格選優(yōu)法優(yōu)化了四分類器核函數(shù)參數(shù)。通過比較電機(jī)不同工況下振動信號與電流信號頻帶能量特征的穩(wěn)定性,得出基于振動信號的電機(jī)斷條故障診斷效果優(yōu)于電流信號。同時,設(shè)計了基于電流與振動的多信息融合的電機(jī)斷條故障識別分類器,實現(xiàn)了電流信號與振動信號在電機(jī)斷條故障智能診斷中的有效融合與診斷。