TPIM转子铝条故障智能诊断装置的研究

摘要

鼠笼式异步电动机由于其简单的结构和优良的性能以及低廉的价格等优点而获得了广泛的应用，其转子铝条性能的好坏，直接影响电动机整机质量的优劣。本文对鼠笼式异步电动机转子铝条的智能检测的研究，就是为了能在生产过程中严格控制鼠笼式异步电动机转子铝条毛坯的质量。 ⑴基于TPIM的基本电磁理论，从绕组函数出发，结合气隙的表达式，系统地推导出了适合于任意运行状态下的异步电动机定、转子电感参数计算公式，并以此为基础进行了TPIM转子铝条正常状态、断条状态以及偏心状态的仿真。 ⑵使用BP神经网络算法，通过实验获得样本数据，对神经网络进行进行训练，得到故障状态下的特征参数作为信号比较的依据，并采用了自适应滤波的方法抵消信号中的电源频率，再对信号进行快速傅立叶变换，突出转子故障的特征频率，最后将结果与BP神经网络所得到的特征参数进行比较，从而判断出转子铝条的状态。这种方法解决了传统电流频谱分析法中，由于故障成分频率与电源频率十分接近而使故障特征表现不明显的缺点。 ⑶采用电信号的方法判断TPIM转子铝条断条和偏心故障，并结合超声波无损检测技术检测转子铝条中气泡，杂质等故障，并通过显示屏实时形象地显示出转子铝条的状况。 ⑷在所采用的理论基础上设计了TPIM转子铝条毛坯的智能检测装置，该装置包含了电测，声测两部分，实现了对转子进行性能辨别，能快速直接的辨别出转子的不匀，断裂，偏心以及条内气泡等缺陷，为转子铝条的检测提供了一种简易快速的方法，为TPIM转子出产合格率提供了可靠的保证。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1研究的背景与意义

1.2国内外研究动态与现状

1.3本文完成的主要工作

第2章笼式TPIM转子铝条常见的故障及原因

2.1笼式TPIM转子生产工艺简述

2.2笼式TPIM转子故障现象及产生原因

2.3笼式TPIM转子故障检测技术

第3章TPIM转子铝条故障机理分析

3.1概述

3.2转子故障特征

3.2.1转子断条故障特征机理分析

3.2.2偏心故障特征的机理分析

3.3故障机理仿真分析

3.3.1正常鼠笼式异步电动机的仿真模型及仿真结果

3.3.2转子断条时的故障模型及仿真结果

3.3.3转子气隙偏心时的故障仿真分析

第4章基于人工神经网络TPIM转子铝条故障智能诊断

4.1概述

4.1.1神经元模型

4.1.2 BP神经网络的结构及算法

4.2模糊神经网络故障诊断系统

4.2.1连续细化傅立叶变换

4.2.2基于BP神经网络TPIM转差估计法

4.2.3基于自适应滤波的转子故障特征提取法

4.2.4基于BP神经网络TPIM电动机转子铝条故障检测阀值设定

4.2.5基于神经网络的笼式TPIM电动机转子铝条故障检测

第5章TPIM转子铝条故障诊断的理论方法

5.1 TPIM转子故障电信号诊断法

5.1.1电信号诊断法的原理

5.1.2电信号诊断法的数据处理

5.2 TPIM转子故障的声波诊断法

5.2.1声测的原理

5.2.2声测的图象处理

第6章TPIM转子铝条故障诊断装置的设计

6.1测试装置的基本构建

6.1.1检测装置中特定磁场的建立

6.1.2待检测转子的固定

6.1.3被测转子的流水传输

6.1.4超声波测试装置

6.2模拟电路部分设计及相关组件

6.2.1电信号测试传感器

6.2.2检测电路硬件设计

第7章总结与展望

7.1总结

7.2展望

参考文献

作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢