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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障在線檢測(cè)方法及裝置
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”作品
- 小類：
- 機(jī)械與控制
- 簡(jiǎn)介：
- 項(xiàng)目首次將旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)（ESPRIT）與模擬退火算法（SAA）相結(jié)合應(yīng)用于異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障在線檢測(cè)。新方法僅需針對(duì)短時(shí)信號(hào)（1.1s），即可達(dá)到高頻率分辨力，對(duì)故障分量的頻率、幅值、初相角進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)。適用于負(fù)荷波動(dòng)、噪聲等干擾嚴(yán)重情況下的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障在線檢測(cè)。克服了傳統(tǒng)檢測(cè)方法因需長(zhǎng)時(shí)間采樣數(shù)據(jù)而易受負(fù)荷波動(dòng)等因素影響的缺點(diǎn)。并根據(jù)新方法制作了異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)裝置。
- 詳細(xì)介紹：
- 一、論文簡(jiǎn)介： 本文提出了一種基于旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)（ESPRIT）與模擬退火算法（SAA）的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)新方法。首先通過(guò)仿真信號(hào)驗(yàn)證，指出ESPRIT算法對(duì)于短時(shí)信號(hào)具備高頻率分辨力，可以準(zhǔn)確計(jì)算轉(zhuǎn)子故障特征分量以及其它分量之頻率；但對(duì)諸頻率分量幅值、初相角的計(jì)算欠缺準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性。隨后，引入SAA確定諸頻率分量幅值、初相角，效果理想。進(jìn)而，對(duì)一臺(tái)Y100L-2型3kW異步電動(dòng)機(jī)完成了轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于ESPRIT與SAA的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)方法是切實(shí)可行的，并且因僅需處理短時(shí)（1.1s）信號(hào)即可對(duì)故障進(jìn)行準(zhǔn)確、快速檢測(cè)，而適用于負(fù)荷波動(dòng)、噪聲等干擾嚴(yán)重情況。 二、制作裝置： 基于新方法制作出了異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)裝置，已受理實(shí)用新型專利。檢測(cè)裝置由電流測(cè)試鉗、信號(hào)采集卡和計(jì)算機(jī)組成。能夠快速、靈敏、準(zhǔn)確地對(duì)異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障進(jìn)行在線檢測(cè)。既體現(xiàn)了新方法在嚴(yán)重干擾情況下良好的故障檢測(cè)性能，適用于負(fù)荷波動(dòng)、噪聲等干擾嚴(yán)重情況，又展示了裝置本身優(yōu)異的檢測(cè)性能和推廣應(yīng)用前景。 三、創(chuàng)新點(diǎn)： 項(xiàng)目首次將現(xiàn)代頻譜估計(jì)領(lǐng)域中的旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)（ESPRIT）與優(yōu)化算法中的模擬退火算法（SAA）相結(jié)合應(yīng)用于異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障在線檢測(cè)，這具有顯著優(yōu)勢(shì)： 1、針對(duì)短時(shí)信號(hào)，亦可達(dá)到高頻率分辨力； 2、在低信噪比等惡劣情況下，提供無(wú)偏譜估計(jì)； 3、對(duì)故障分量的頻率、幅值、初相角進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)。 基于以上的特點(diǎn)，本方法可以廣泛應(yīng)用于工程當(dāng)中，適用于負(fù)荷波動(dòng)、噪聲等干擾嚴(yán)重情況下的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障在線檢測(cè)，具有廣闊的市場(chǎng)前景。 四、支撐材料： 1、論文錄用證明兩份，其中一篇為中文核心期刊 2、推薦材料五份： 楊奇遜（中國(guó)工程院院士、北京四方繼保自動(dòng)化有限公司董事長(zhǎng)） 黃其勵(lì)（中國(guó)工程院院士、國(guó)家電力公司東北公司總工程師） 陳欣（河北省電機(jī)工程學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)、河北省機(jī)械行業(yè)協(xié)會(huì)會(huì)長(zhǎng)） 裴建杰（高級(jí)工程師、河北省機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)總站站長(zhǎng)） 石新春（華北電力大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師） 3、實(shí)用新型專利受理書一份 4、應(yīng)用證明一份 5、教育部科技工作站查新證明一份
作品圖片
作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 目的：尋求一種僅需短時(shí)信號(hào)，即可在負(fù)荷波動(dòng)、噪聲等干擾嚴(yán)重情況下對(duì)運(yùn)行中的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障進(jìn)行靈敏、可靠檢測(cè)的新方法，并制作相應(yīng)裝置。 基本思路：提出基于旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)（ESPRIT）與模擬退火算法（SAA）的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)新方法。對(duì)于短時(shí)信號(hào)即可準(zhǔn)確計(jì)算轉(zhuǎn)子故障特征分量之頻率、幅值。對(duì)一臺(tái)Y100L-2型3kW異步電動(dòng)機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明新方法切實(shí)可行，適用于干擾嚴(yán)重情況。
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- 本文首次將ESPRIT與SAA相結(jié)合應(yīng)用于異步電機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)，具有良好的頻率分辨力和抗噪性能。相較于傳統(tǒng)方法，新方法僅需針對(duì)短時(shí)信號(hào)（1.1s），即可達(dá)到高頻率分辨力，對(duì)故障分量的頻率、幅值進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)，適用于干擾嚴(yán)重情況下的故障檢測(cè)。
應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義
- 已經(jīng)根據(jù)論文中的新方法制作出異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)裝置，該轉(zhuǎn)置僅需處理短時(shí)信號(hào)（1.1s），即可快速、靈敏、準(zhǔn)確地進(jìn)行故障檢測(cè)；該裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、操作方便且只需提取單相定子電流，能夠快速、靈敏、準(zhǔn)確地進(jìn)行電機(jī)故障檢測(cè)，既體現(xiàn)了新方法僅需針對(duì)短時(shí)信號(hào)即可達(dá)到高頻率分辨力的特點(diǎn)，又展示了裝置本身優(yōu)異的檢測(cè)性能和推廣應(yīng)用前景。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 本文提出了一種基于旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)（ESPRIT，Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique）與模擬退火算法（SAA，Simulated Annealing Algorithm）的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)新方法。首先以轉(zhuǎn)子故障仿真信號(hào)檢驗(yàn)ESPRIT性能，結(jié)果表明：ESPRIT對(duì)于短時(shí)信號(hào)具備高頻率分辨力，可以準(zhǔn)確計(jì)算轉(zhuǎn)子故障特征分量以及其它分量之頻率；但對(duì)諸頻率分量幅值、初相角的計(jì)算欠缺準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性。為此，引入SAA確定諸頻率分量幅值、初相角，效果理想。進(jìn)而，對(duì)一臺(tái)Y100L-2型3kW異步電動(dòng)機(jī)完成了轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于ESPRIT與SAA的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)方法是切實(shí)可行的，并且因僅需處理短時(shí)信號(hào)而適用于負(fù)荷波動(dòng)、噪聲等干擾嚴(yán)重情況。
獲獎(jiǎng)情況
- 1、論文《旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)及應(yīng)用》被中文核心期刊（華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)）錄用 2、論文《基于改進(jìn)ESPRIT算法的異步電動(dòng)機(jī)故障在線檢測(cè)》被《河北農(nóng)機(jī)》錄用 3、基于新方法設(shè)計(jì)制作的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)裝置已受理實(shí)用新型專利（201120199735.3） 4、2011年6月，在第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品榮獲“特等獎(jiǎng)”
鑒定結(jié)果
- 教育部科技查新工作站（G03）鑒定為作品的創(chuàng)新點(diǎn)在國(guó)內(nèi)公開發(fā)表的中文文獻(xiàn)未見報(bào)道
參考文獻(xiàn)
- [1]許伯強(qiáng)，李和明，孫麗玲，等．籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)新方法[J]．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2004，24(5)：115-119． Xu Boqiang，Li Heming，Sun Liling，et al．A novel detection method for broken rotor bars in induction motors [J]．Proceedings of the CSEE，2004，24(5)：115-119 (in Chinese)． [2]張賢達(dá). 現(xiàn)代信號(hào)處理 [M]. 清華大學(xué)出版社, 2002. Zhang Xianda. Modern signal processing [M]. Tsinghua University Press, 2002(in Chinese). [3]方芳, 楊士元, 侯新國(guó). 基于改進(jìn)多信號(hào)分類法的異步電機(jī)轉(zhuǎn)子故障特征分量的提取[J]．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2007，27(30)：72-76． Fang Fang, Yang Shiyuan, Hou Xinguo. Rotor fault feature extraction of motor faults of induction motor based on a modified MUSIC method [J]．Proceedings of the CSEE，2007，27(30)：72-76 (in Chinese)． [4]章勇高，將有緣，方華松，等．基于模擬退火算法的共模電磁干擾抑制技術(shù)[J]．電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2008，23(6)：1-6． Zhang Yonggao，Jiang Youyuan，F(xiàn)ang Huasong，et al．Common mode EMI suppression based on simulate annealing algorithm [J]．Transactions of China Electrotechnical Society，2008，23(6)：1-6 (in Chinese)． [5]許伯強(qiáng)，孫麗玲，李和明．籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條數(shù)目診斷新判據(jù)[J]．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2009，29(6)：105-110．
同類課題研究水平概述
- 目前，針對(duì)籠型異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障在線檢測(cè)方法中，最常見的方法為定子電流信號(hào)檢測(cè)。當(dāng)籠型異步電動(dòng)機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子時(shí)，其定子電流（瞬時(shí)輸出功率）中均會(huì)出現(xiàn)相應(yīng)的故障特征頻率分量。因此，為了檢測(cè)故障特征頻率分量進(jìn)而判斷電機(jī)故障與否，發(fā)展出了一系列基于傅立葉頻譜分析技術(shù)的轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)方法。下面針對(duì)其中兩種典型的方法進(jìn)行介紹： ⑴ 自適應(yīng)濾波法 自適應(yīng)濾波法將信號(hào)濾波技術(shù)與傅立葉頻譜分析技術(shù)結(jié)合，在采集定子電流信號(hào)后，首先利用自適應(yīng)抵消處理方法抵消定子電流中幅值最大的工頻分量，再對(duì)濾波后的信號(hào)進(jìn)行傅立葉頻譜分析，通過(guò)對(duì)故障特征頻率分量的幅值估計(jì)實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障。 優(yōu)點(diǎn)：從一定程度上解決了工頻分量頻譜泄漏對(duì)故障特征頻率檢測(cè)的影響。 缺點(diǎn)：仍需要較長(zhǎng)數(shù)據(jù)采樣時(shí)間以保證足夠的頻率分辨力，若電機(jī)拖動(dòng)波動(dòng)負(fù)荷時(shí)，在采樣時(shí)段內(nèi)定子電流波動(dòng)以及噪聲等因素會(huì)對(duì)故障檢測(cè)造成影響；需采集定子電壓信號(hào)，硬件電路復(fù)雜，檢測(cè)裝置的安裝較為繁瑣。 ⑵ 瞬時(shí)輸出功率法 瞬時(shí)輸出功率法是通過(guò)對(duì)電動(dòng)機(jī)瞬時(shí)輸出功率（定義為異步電動(dòng)機(jī)定子相電壓與相電流瞬時(shí)值的乘積）進(jìn)行傅立葉頻譜分析，對(duì)其中包含的故障特征頻率進(jìn)行估計(jì)后實(shí)現(xiàn)異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障在線檢測(cè)。 優(yōu)點(diǎn)：避開了定子電流中邊頻分量的檢測(cè)，可以更好地突出故障；故障特征信息多、對(duì)采樣分辨率要求較低。 缺點(diǎn)： 需要同時(shí)采集定子電流、電壓信號(hào)，增大硬、軟件開銷和復(fù)雜程度。 綜上所述，基于傅立葉頻譜分析技術(shù)的異步電機(jī)轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)方法由于受限于頻率分辨力（采樣頻率/采樣點(diǎn)數(shù)），需連續(xù)采集足夠時(shí)長(zhǎng)的電機(jī)信號(hào)方能保證頻率分辨力足夠高以切實(shí)分辨轉(zhuǎn)子故障特征并判斷轉(zhuǎn)子故障與否。而在工程實(shí)際中，負(fù)荷波動(dòng)、噪聲等干擾是不可避免的，信號(hào)采集時(shí)間過(guò)長(zhǎng)往往意味著引入這些干擾而影響傅里葉頻譜分析結(jié)果，甚至惡化轉(zhuǎn)子故障檢測(cè)之性能。這是當(dāng)前亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題，本文即致力于此，這具有學(xué)術(shù)意義與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
