关于异步电机故障诊断分析与仿真.pdf

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1、第”卷第6期计算机仿真2010年6月文章编号：1006—9348(2010)06—0368—04关于异步电机故障诊断分析与仿真祁晓钰，何鹏，王发智(齐齐哈尔大学，黑龙江齐齐哈尔161006)摘要：电机故障不仅会损坏电机本身，而且会影响整个系统的正常工作，甚至危及人身安全，造成巨大的经济损失。为了更好地对运行中的电机进行故障诊断。为了实时监测提供精确数据，提出了基于Elman神经网络模型和SCG权值优化算法的故障诊断新方法。以Y132S一4型感应电动机为研究对象，采集电机定子电流信号，通过功率谱估计获取故障特征频率，再利用神经网络作为故障识别装置来监测电机是否处于正常状态。用Elman诊断网

2、络模型进行仿真，并与改进型BP网络的诊断结果进行比较，得到了更为理想的诊断效果。关键词：神经网络；故障诊断；异步电动机；特征提取中圈分类号：TPl83文献标识码：AAnalysisandSimulationonAsynchronousMotorFaultDiagnosisQIXiao—yu，HEPeng，WANGFa—zhi(QiqiharUniversity，QiqiharHeilongjiang161006，China)ABSTRACT：Motorfaultwillnotonlydamageitself，butwillaffecttheproperworkingofthewholesy

3、stem，ande-yenendangerthepersonalsafety，弛*sulfinginenormouseconomiclosses．Tocarryoutthemotorfaultdiagnosiswell，anewmethodisputforwardtodiagnosemotorfault，whichisbasedonElmanneuralnetworkmodelandSCGalgn-rithm．TakingY132S-4asynchronousmotorastheresearchobject．themotorstatorcurrentsipiscollectedforpow

4、erspectnunestimationtoobtainthecharacteristicfrequencyoffault．Thefaultrecognitiondevicebasedonneuralnetworkisdesignedtomonitorwhetheraninductionmotorisinnormalstate．ThetypicalfaultsCanbeexamined．AgreatdealofsimulationworkhasbeencarriedoutandElmannetworkmodelobtainsmoreexcellentdiagnosisresultscomp

5、aredtoBPnetwork．KEYWORDS：Neuralnetwork；Faultdiagnosis；Asynchronousmotor；Featureextractionl引言异步电动机是各种电动机中应用最广、需要量最大的一种电机。电机设备的运行受很多因素的影响，如电网电压、负载性质、安装环境、产品质量等，恶劣的环境和超技术范围的运行是导致故障产生的主要原因。在电机出现电的或机械的故障之前，总会呈现机械的、电磁的、声学的及绝缘系统的劣化征兆。如果在电机出现故障之前，能及时地检测到反应电机劣化状态的参数，并对即将出现的故障发出警报，就可避免恶性事故的发生和不必要的停机造成的重大经济损

6、失。对电机常见故障的诊断和分析，除了能减少电机故障所造成的财产和人身损失之外还可为设计制造者提供经验，积累数据，有助于电机性能及可靠性的改进；同时对电机故障基金项目：单片机低运算能力嵌入式系统信号处理算法研究(11511445)收稿日期：2009—06一18修回日期：2009一吨一18·--——368··———定位、决策及维修都是极其重要的。在神经网络的故障诊断中，90％以上采用的是BP网络，但BP网络有其不足之处，如所需的训练时间较长，收敛速度慢，稳定性研究比较滞后，只能实现非线性静态映射，不具有动态信息处理能力，不能有效利用历史学习样本等。因此本文提出了基于Elman动态网络的故障诊断

7、方法。2电机故障特征信息提取要对电动机进行早期故障诊断，其测量数据的精确性非常重要。异步电动机监测方法包括振动监测、定子电流监测、基于转子参数辨识的监测⋯等。但是在铁心的背面安装振动传感器往往有些困难，同时振动信号受周围环境的振动干扰影响较大，在复杂的背景干扰下，难以准确判断故障；而参数辨识方法仍建立在对称的电动机模型下，难以反映实际情况，若建立在多回路模型悼1下，辨识参数太多，计算工作量太大，又不现实；定子电流包含着异