互高阶谱music法在异步电机转子断条故障诊断中应用

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1、2010年1月机床与液压Jan．2010第38卷第1期MACHINETOOL＆HYDRAULICSVo1．38No．1DOI：10．3969／j．issn．1001～3881．2010．01．041互高阶谱MUSIC法在异步电机转子断条故障诊断中的应用王洪希，郭涛。，刘岩，兰华，张静(1．北华大学电气信息工程学院，吉林吉林132021；2．中国石油吉林石化公司炼油厂，吉林吉林132022；3．中国石油吉林石化矿区服务事业部供热公司，吉林吉林132021；4．东北电力大学，吉林吉林132013)摘要：针对电机断条故障特征频率分量易被基波分量泄漏及噪声

2、淹没而无法准确检测的缺点，提出了一种基于互高阶累积量的多信号分类法MUSIC的异步电动机转子故障特征提取方法。将故障信号进行空间分解，根据正交子空间的特性，有效地提取出转子故障特征分量。仿真和实验结果表明，该方法在对电机转子断条故障检测时，在不需要对分析数据进行整周期采样前提下，能准确检测出转子故障时电流中的故障特征成分，证明了该方法的有效性。关键词：多信号分类；互高阶谱；转子断条故障；故障检测中图分类号：rP277文献标识码：A文章编号：1001—3881(2010)1—127—4ApplicationofMUSICBasedonCross-hi

3、gh-spectrumonRotorFaultDiat~nosesofInductionMotorWANGHongxi，GUOTao，UUYan，IANHua4ZHANGJing4，(1．ElectricInformationEngineeringCollegeofBeihuaUniversity，JinlinJilin132021，China；2．RefineryofPetrochinaJilinPetrochemicalCompany，JinlinJilin132022，China；3．ChinaPetroleumJilinPetrochemi

4、calServicesHeatingMiningCompany，JinlinJilin132021，China；4．NortheastDianliUniversity，JinlinJilin132021，China)Abstract：Anovelfeatureextractionmethodofrotorfaultsbasedonmultiplesignalclassification(MUSIC)methodofcross—high—ordercumulationwasprovidedfordiagnosingrotorbroken—barfau

5、lt．Thecurrentsignalwhichconsistsofthesupplyfrequencycomponentandtherotorfaultfeaturecomponentswastransformedintothetime-frequencyspace，the／~torfaultfeaturecomponentwasgoteffectivelyaccordingtothecharacterofthesubspace．Simulationresultsshowthatthemethodismoreaccurateinfaultdete

6、ctionandlessincomputationalcomplexity，faultcharacteristiccomponentsvanbeobtainedaccuratelythroughthepresentedmethodevenwithsmallsamples．Thefeasibilityofthemethodisconfirmed．Keywords：MUSIC；Cross—high—order—spectrum；Rotorbroken-barfault；FaultdiagnosisO引言信号中含有大量的直流分量，给转子断条的检测带来笼型

7、异步电动机转子断条故障将导致电机出力下困难。降、运行性能恶化，加之转子断条故障发生的概率高作者采用的互高阶累积量的多信号分类法(Mul—达10％”。因此，必须及时对其进行可靠检测。实tipleSignalClassification，简称MUSIC)是一种基于特现这一目标的关键在于明确并选择适当的转子断条故征值分解的频率估计技术，该方法利用整个噪声子空障特征。定子电流频谱分析是诊断鼠笼式异步电机转间矢量函数在正弦波频率上有尖峰，来估计正弦波的子断条和端环开裂故障的常用方法。在目前所采频率，避免了由于对信号进行消噪处理可能造成的早用的方法中，快速傅立

8、叶变换对定子电流进行频谱分期故障特征信号的丢失。析是应用最广泛的转子断条检测方法，但其缺点为灵1基于互高阶累积量的MUSI