本文關(guān)鍵詞：異步電機(jī)振動(dòng)故障診斷研究

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【摘要】：隨著科技的發(fā)展,異步電動(dòng)機(jī)作為一種重要的電氣動(dòng)力設(shè)備在工業(yè),農(nóng)業(yè)和航空航天等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。正常運(yùn)行的電動(dòng)機(jī)一旦發(fā)生故障,不僅造成電機(jī)本身的損耗,還將給工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)方面帶來嚴(yán)重的后果,給人民群眾的日常生活帶去極大的不便。異步電機(jī)故障診斷技術(shù)能夠在保持電機(jī)的完整性前提下,通過對電機(jī)各個(gè)運(yùn)行參數(shù)的分析,實(shí)時(shí)有效的的對電機(jī)狀態(tài)進(jìn)行判別診斷,能夠及時(shí)預(yù)防電機(jī)故障或是防止電機(jī)故障所造成損害的進(jìn)一步擴(kuò)散。因此,研究異步電動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)在電機(jī)故障早期發(fā)現(xiàn)故障并及時(shí)進(jìn)行維修,具有重大的理論意義和社會經(jīng)濟(jì)效益,這已經(jīng)成為國內(nèi)外學(xué)者們一個(gè)研究熱點(diǎn)課題。本文在第二章對異步電機(jī)各種振動(dòng)故障的類型,故障機(jī)理和故障主要特征作了介紹和總結(jié),針對異步電機(jī)發(fā)生振動(dòng)故障初期,原始信號中故障特征頻率成分能量微弱難以提取,使用傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法對其進(jìn)行分析診斷比較困難的情況,提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能量熵,主成分分析和支持向量機(jī)相結(jié)合的方法,將振動(dòng)信號中提取的EMD能量熵作為故障分類的特征向量,支持向量機(jī)根據(jù)斷條故障前后振動(dòng)信號能量熵變化的內(nèi)在差異對常見的異步電機(jī)振動(dòng)故障進(jìn)行識別診斷。第三章對EMD、能量熵、PCA和支持向量機(jī)基本理論方法做了詳細(xì)介紹,闡述了上述方法各自的的特點(diǎn)和優(yōu)勢,并針對對兩種常見的電機(jī)振動(dòng)故障進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,通過和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的對比,驗(yàn)證了基于支持向量機(jī)方法在電機(jī)振動(dòng)故障診斷中具有極大的優(yōu)勢。第四章針對典型的電機(jī)振動(dòng)故障中的轉(zhuǎn)子斷條故障,使用定子電流頻譜分析法和基于能量熵的振動(dòng)分析法進(jìn)行了分析研究,分析結(jié)果表明,振動(dòng)故障初期原始信號故障特征不太明顯時(shí),使用基于能量熵的方法能夠準(zhǔn)確的對故障做出準(zhǔn)確的識別診斷。本文所使用基于EMD能量熵、主成分分析和支持向量機(jī)的異步電機(jī)振動(dòng)故障診斷方法操作簡單,識別率高,能夠根據(jù)振動(dòng)信號能量熵特征,對故障進(jìn)行準(zhǔn)確的識別診斷。
【關(guān)鍵詞】：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 能量熵 主成分分析 支持向量機(jī) 電機(jī)振動(dòng)故障 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM343
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 1 緒論12-18
• 1.1 課題研究的背景和意義12
• 1.2 電機(jī)故障診斷技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 異步電機(jī)故障診斷的主要方法13-15
• 1.4 電機(jī)故障診斷中的信號處理方法15-16
• 1.5 電機(jī)故障診斷的發(fā)展趨勢16
• 1.6 課題完成的主要內(nèi)容16-18
• 2 異步電機(jī)基本原理及振動(dòng)故障機(jī)理分析18-24
• 2.1 異步電機(jī)工作原理18
• 2.2 異步電機(jī)振動(dòng)故障及其機(jī)理18-23
• 2.2.1 定子故障18-19
• 2.2.2 轉(zhuǎn)子不平衡故障19-20
• 2.2.3 轉(zhuǎn)子斷條故障20
• 2.2.4 氣隙偏心故障20-21
• 2.2.5 滾動(dòng)軸承故障21-22
• 2.2.6 滑動(dòng)軸承故障22-23
• 2.2.7 電機(jī)安裝和調(diào)整不良23
• 2.3 小結(jié)23-24
• 3 異步電動(dòng)機(jī)振動(dòng)故障實(shí)驗(yàn)平臺24-28
• 3.1 電機(jī)故障模擬實(shí)驗(yàn)臺24-25
• 3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集25-26
• 3.3 本章小結(jié)26-28
• 4 基于EMD能量熵、PCA和SVM的異步電機(jī)振動(dòng)故障診斷方法研究28-48
• 4.1 引言28-29
• 4.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法29-31
• 4.2.1 本征模態(tài)分量29
• 4.2.2 EMD基本原理29-31
• 4.3 EMD能量熵31-34
• 4.3.1 信息熵的概念31-32
• 4.3.2 信息熵的本質(zhì)32-33
• 4.3.3 信息熵的基本性質(zhì)33-34
• 4.3.4 EMD能量熵34
• 4.4 主成分分析34-38
• 4.4.1 主成分分析介紹34-35
• 4.4.2 主成分分析的數(shù)學(xué)模型35-36
• 4.4.3 主成分分析步驟36-38
• 4.4.4 主成分分析的應(yīng)用38
• 4.5 支持向量機(jī)算法38-41
• 4.5.1 支持向量機(jī)的產(chǎn)生38
• 4.5.2 支持向量機(jī)基本理論38-41
• 4.5.3 支持向量機(jī)的優(yōu)勢41
• 4.6 支持向量機(jī)方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對比實(shí)驗(yàn)分析41-46
• 4.6.1 振動(dòng)信號分解42-43
• 4.6.2 PCA降維特征提取43-45
• 4.6.3 SVM方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對比分析45-46
• 4.7 本章小結(jié)46-48
• 5 異步電機(jī)振動(dòng)故障實(shí)驗(yàn)分析48-55
• 5.1 數(shù)據(jù)采集48-50
• 5.2 基于EMD能量熵、PCA和SVM的振動(dòng)分析方法50-54
• 5.2.1 PCA降維特征提取52-53
• 5.2.2 SVM分類識別53-54
• 5.3 本章小結(jié)54-55
• 6 總結(jié)與展望55-57
• 6.1 全文總結(jié)55
• 6.2 工作展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-62
• 作者簡介62-64
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集64

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本文編號：1011421