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基于LabVIEW的異步電機轉(zhuǎn)子斷條檢測

2011-03-05 | rar | 1.14 MB | 次下載 | 10積分

資料介紹

?針對三相異步電動轉(zhuǎn)子斷條的故障檢測中故障信號很小,其與基波頻率很接近,可能被基波分量泄漏或噪聲所淹沒,不能準確的判斷。提出了一種LabVIEW平臺下基于數(shù)字濾波、頻譜細化分析和定子電流齒槽諧波分量的轉(zhuǎn)差率在線檢測方法。先對提取到的定子電流進行頻譜細化分析,提高頻譜分辨率,然后設(shè)計一個數(shù)字濾波器濾除定子電流基頻信號,避免基波分量造成干擾。詳細介紹了定子電流齒槽諧波分量的轉(zhuǎn)差率估計的原理,通過該方法找出故障信號,并有效的區(qū)分出段子斷條故障和負載波動。仿真和實驗結(jié)果表明,該方法能夠準確的找到故障信號,解決基波分量泄漏等引起的干擾,提高故障檢測的可靠性和準確性。

Abstract:
?Because of the characteristic frequency ingredient’s peak-to-peak value is small, and close to the fundamental component, it is easily submerged by fundamental component. To solve the problem, this paper addressed a new approach based on digital filter, zoom-FFT, and rotor slot harmonics based slip estimation to detect rotor bar faults online, calculated the zoom-FFT of stator current to improve the resolution of frequency ingredient, then designed a digital filter to filter the fundamental component, introduced the theory of rotor slot harmonics based slip estimation detailed. The method found the characteristic component exactly and correctly distinguished rotor bars breaking and loan oscillation. Result of numerical simulation and test shows that the approach can find the fault signal accurately, solve the interference caused by fundamertal component leaking, and improve the reliability and accuraly of fault detection.

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