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基于跨范式特征融合与小样本学习的异步电机红外图像故障诊断
1
作者 许伯强 吴咏诗 +1 位作者 尹彦博 孙丽玲 《电力自动化设备》 北大核心 2026年第1期202-208,共7页
异步电机的红外图像故障诊断面临数据稀缺性和特征提取能力不足的挑战。为解决这一问题,提出了一种基于跨范式特征融合(CPFF)与小样本学习的故障诊断模型。该模型结合ConvNeXt提取局部特征与Swin Transformer提取全局特征,通过自空间自... 异步电机的红外图像故障诊断面临数据稀缺性和特征提取能力不足的挑战。为解决这一问题,提出了一种基于跨范式特征融合(CPFF)与小样本学习的故障诊断模型。该模型结合ConvNeXt提取局部特征与Swin Transformer提取全局特征,通过自空间自适应融合模块(SSAFM)实现高效特征融合。SSAFM利用自注意力和空间注意力机制进一步增强特征表达能力。模型在包含10种故障类别和空载状态的异步电机红外图像数据集上,以每类1张真实图像进行训练,并通过数据增强生成伪验证集优化超参数。实验结果表明,该模型在真实红外图像测试集上的分类精度可达到95.14%,显著优于ConvNeXt、Swin Transformer及其他先进分类模型。该研究可为小样本条件下的异步电机红外图像故障诊断提供解决方案。 展开更多
关键词 异步电机 红外图像 故障诊断 特征融合 小样本学习
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基于改进VMD与峭度-熵联合指标的电机轴承故障诊断研究
2
作者 张立全 《水利技术监督》 2026年第2期22-23,47,共3页
针对水利工程中电机轴承故障检测效率低、误判率高等问题,提出适配便携设备的快速诊断方法。通过灰狼算法优化变分模态分解参数,构建峭度-熵联合指标HCE,建立振动阈值≤1.8mm/s、温度阈值≤75℃的复合判据。实验表明,改进方法故障检出... 针对水利工程中电机轴承故障检测效率低、误判率高等问题,提出适配便携设备的快速诊断方法。通过灰狼算法优化变分模态分解参数,构建峭度-熵联合指标HCE,建立振动阈值≤1.8mm/s、温度阈值≤75℃的复合判据。实验表明,改进方法故障检出率较传统技术提升37%,内/外圈故障识别准确率达89.7%/85.3%,误报率降至6.8%;现场检测效率提高40%,实现提前2.7h预警早期故障。形成水电设备快速检测技术体系,为工程现场状态评估提供可靠解决方案。 展开更多
关键词 水电设备检测 便携式振动分析 复合故障指标 信号参数优化 工程应用
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基于角域重采样和特征强化的电机滚动轴承故障迁移诊断方法 被引量：1
3
作者 王攀攀 李兴宇 +1 位作者 张成 韩丽 《电工技术学报》 北大核心 2025年第12期3905-3916,共12页
为了降低模型对数据的依赖,实现电机滚动轴承故障从恒转速工况到变转速工况的单源域迁移诊断,提出一种基于角域重采样和特征强化的故障诊断方法。首先,对不同转速工况下的时域振动信号进行角域重采样,降低由转速变化引起的时频分布差异... 为了降低模型对数据的依赖,实现电机滚动轴承故障从恒转速工况到变转速工况的单源域迁移诊断,提出一种基于角域重采样和特征强化的故障诊断方法。首先,对不同转速工况下的时域振动信号进行角域重采样,降低由转速变化引起的时频分布差异;然后,以协方差损失作为样本特征间的相似性度量,并借助领域对抗网络的思想,扩大不同类别特征间的距离,达到特征强化的目的;最后,利用源域振动数据(恒转速)训练后的卷积神经网络对变转速工况下的故障进行辨识,实现滚动轴承故障的跨转速迁移诊断。实验结果表明,所提方法在完全不涉及目标域数据的情况下,仍能准确地进行故障分类,且其正确率高达97.29%,降低了模型对数据的依赖。 展开更多
关键词 电机轴承故障 迁移学习 卷积神经网络 角域重采样 特征强化
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氢冷发电机气密性试验不合格原因分析与处理 被引量：1
4
作者 徐进 刘龙 +2 位作者 苏剑 张文兵 王义 《电力安全技术》 2025年第1期56-59,共4页
通过对一起氢冷发电机气密性试验不合格的原因进行分析,从安装与制造的角度找出了影响气密性的因素,制定了处理方案并实施,使发电机气密性试验结果符合相关规范要求,保障了机组安全稳定运行。
关键词 氢冷发电机 密封油系统 气密性试验 密封瓦
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无速度传感器下基于定子电流交轴分量的滚动轴承外圈故障诊断
5
作者 宋向金 刘志成 +1 位作者 王照伟 范沪生 《轴承》 北大核心 2026年第1期75-83,共9页
针对电动机电流信号基频分量干扰大、偏心谐波复杂以及供电系统噪声而导致轴承特征提取困难的问题,提出一种无速度传感器下基于定子电流交轴分量的轴承外圈故障诊断方法。首先,利用扩展Park矢量变换构造定子电流信号交轴分量,全面获取... 针对电动机电流信号基频分量干扰大、偏心谐波复杂以及供电系统噪声而导致轴承特征提取困难的问题,提出一种无速度传感器下基于定子电流交轴分量的轴承外圈故障诊断方法。首先,利用扩展Park矢量变换构造定子电流信号交轴分量,全面获取诊断所需频率信息并通过幅值放大作用凸显故障特征;然后,通过快速傅里叶变换对交轴分量进行频谱分析,提取齿谐波分量估计转子旋转频率分量f_(r),进而获取轴承外圈故障边带特征分量f_(1)+f_(ef);最后,根据快速傅里叶变换频谱中是否存在外圈故障边带特征分量判断轴承是否发生故障。试验结果表明,所提方法可有效提取电动机不同负载状态下的轴承外圈故障边带特征分量,具有计算简单和实现方便的优点,而且诊断精度和稳定性较好。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 特征提取 矢量变换 交轴分量 信号处理
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基于K近邻算法的数据融合与改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断
6
作者 孙丽玲 唐李昱 许伯强 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第5期12-18,共7页
为了解决单一类型数据对电机轴承故障诊断准确率不高和图卷积神经网络具有过平滑现象的问题,提出一种多数据融合和改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换将电机轴承的振动信号和电机电流信号分别转换为频... 为了解决单一类型数据对电机轴承故障诊断准确率不高和图卷积神经网络具有过平滑现象的问题,提出一种多数据融合和改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换将电机轴承的振动信号和电机电流信号分别转换为频域信号;然后,将每一个频率视为一个结点,对应的振动和电流信号视为节点特征,根据K近邻图构造法,将振动信号和电流信号融合成图结构数据;进而,将图数据输入通过添加初始残差连接模块而改进的图卷积神经网络进行训练,从而得到诊断结果。在帕德博恩数据集上,将所提方法和多种模型进行电机轴承故障诊断对比实验,实验结果表明,所提模型的故障识别准确率能达到98.6%,优于对比方法,证明所提数据融合方法与改进图卷积神经网络是有效的。 展开更多
关键词 深度学习 故障诊断 图卷积神经网络 电机轴承 快速傅里叶变换 数据融合 电流数据
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基于声纹识别的永磁同步电机运行状态监测
7
作者 丁惜瀛 付直刚 马少华 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期145-151,共7页
【目的】在传统永磁电机故障监测领域,接触式信号虽被广泛使用,但通常只能反映电机的单一运行状态且信息量不足,难以识别永磁同步电机的全面运行状态。为丰富信息量,需要额外增加传感器,但这不仅增加了系统的复杂性,还提高了实际应用难... 【目的】在传统永磁电机故障监测领域,接触式信号虽被广泛使用,但通常只能反映电机的单一运行状态且信息量不足,难以识别永磁同步电机的全面运行状态。为丰富信息量,需要额外增加传感器,但这不仅增加了系统的复杂性,还提高了实际应用难度。因此,提高永磁电机状态监测的精度与便捷性成为重要的研究目标。随着智能化监测技术的发展,非接触式信号的应用越来越受到关注。永磁电机运行时产生的音频信号包含了丰富的状态信息,为故障诊断提供了新的方向。相较于接触式信号,音频信号能实时反映由故障引起的电机振动、噪声等特征,有较大的研究价值。然而这类信号易受环境噪声的干扰,导致信号质量差、特征信息不清晰,不利于永磁同步电机的状态监测。针对上述问题,提出了一种基于声纹识别的永磁同步电机深度学习模型,旨在通过深度学习技术高效地监测和诊断电机运行状态。【方法】采用小波去噪算法减少噪声干扰,提升信号质量,进而提升信噪比,确保模型能够更清晰地提取梅尔谱特征,为故障识别和分类奠定基础。然而,直接使用卷积神经网络提取梅尔谱特征可能会削弱特征间的关联性,影响故障识别的精度。引入空间注意力机制,通过加权增强特征的空间位置相关性,使模型关注最关键的部分,提高特征提取的有效性。为提升模型的识别准确率,对梅尔谱特征进行归一化处理,并采用AAM-softmax损失函数。该函数通过强化类间约束,提高模型在不同类别之间的区分能力,进而提升识别精度和泛化能力并优化训练过程,使模型更好地适应不同工况。【结果】仿真测试结果表明,所提出的模型在训练集上表现出色,能够准确识别电机的不同运行状态,并在测试集上展现出较强的泛化能力。实验结果证实,基于深度学习的声纹识别方法能够有效监测永磁电机的多种运行状态,准确度较高且实用性较强。【结论】基于声纹识别的永磁同步电机深度学习模型能够有效去除噪声并提取关键特征。通过引入空间注意力机制和AAM-softmax损失函数,显著提升了模型的识别精度和泛化能力。该模型具有广阔的发展前景,可广泛应用于永磁电机的状态监测与故障诊断,推动电机智能化维护技术的发展。 展开更多
关键词 电机监测 声纹识别 小波去噪 损失函数 空间注意力机制 永磁同步电机
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330MW汽轮发电机密封瓦振动故障诊断及处理
8
作者 徐世明 《电力安全技术》 2025年第6期75-78,共4页
针对某330 MW汽轮发电机异常振动故障,基于振动特征、设备结构特点及运行情况开展综合性振动诊断,得出该异常振动为发电机密封瓦与转轴碰磨引起的不稳定普通强迫振动。通过停机检查发现密封瓦存在不同程度的磨损,将密封瓦更换调整后,机... 针对某330 MW汽轮发电机异常振动故障,基于振动特征、设备结构特点及运行情况开展综合性振动诊断,得出该异常振动为发电机密封瓦与转轴碰磨引起的不稳定普通强迫振动。通过停机检查发现密封瓦存在不同程度的磨损,将密封瓦更换调整后,机组振动恢复正常。该汽轮发电机异常振动故障分析及处理过程可为同类机组故障处理提供参考。 展开更多
关键词 汽轮发电机 轴振 密封瓦 故障诊断 振动处理
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谐波诊断技术和DCGAN-AlexNet电机劣化等级分类
9
作者 胡业林 吴曼 钱文月 《安徽理工大学学报(自然科学版)》 2025年第1期49-56,共8页
目的针对电机劣化等级样本不均衡及劣化分类精度低等问题。方法提出一种谐波诊断技术与改进DCGAN-AlexNet相结合的劣化等级分类方法。首先,为了解决电机劣化样本的不均衡性,建立了一种基于Wasserstein距离深度卷积生成对抗网络(W-DCGAN)... 目的针对电机劣化等级样本不均衡及劣化分类精度低等问题。方法提出一种谐波诊断技术与改进DCGAN-AlexNet相结合的劣化等级分类方法。首先,为了解决电机劣化样本的不均衡性,建立了一种基于Wasserstein距离深度卷积生成对抗网络(W-DCGAN),用于样本数据增强,从而扩充数据集。其次,在传统AlexNet网络基础上进行修改,应用批归一化,改变卷积核大小,简化全连接层并增加随机失活层(DropOut),且在归一化之后加入注意力机制模块(CBAM),使得修改的模型可以更好地进行特征提取,增强特征学习能力。最后,对所提模型的有效性进行实验验证。结果改进后的CBAM-AlexNet网络模型参数量减少到原来的56%,并且在小样本条件下能够有效提高电机劣化等级分类的识别精度。结论谐波诊断技术与改进DCGAN-AlexNet相结合,模型小且识别准确率高,为电机劣化等级诊断技术的发展提供了新的思路和高效的解决方案。 展开更多
关键词 谐波故障 深度学习 图像分类 AlexNet网络
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基于Proto-DANN的电机变工况迁移诊断方法
10
作者 姜苗 向阳 盛晨兴 《华中科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期38-44,84,共8页
针对当前迁移诊断方法依赖人工标签数据的多样性,提出的迁移策略不能适应工况的变化,在有限的标签数据下不能精准地挖掘域故障不变特征,导致方法的诊断性能随电机运行工况变化而降低的问题,提出了一种原型相似域自适应神经网络(Proto-DA... 针对当前迁移诊断方法依赖人工标签数据的多样性,提出的迁移策略不能适应工况的变化,在有限的标签数据下不能精准地挖掘域故障不变特征,导致方法的诊断性能随电机运行工况变化而降低的问题,提出了一种原型相似域自适应神经网络(Proto-DANN).该方法固定以某一工况的有标签数据作为知识源域,将其他工况的无标签数据作为学习目标域,采用原型网络距离相似对齐域之间的特征分布;使用元训练对源域网络进行内部监督训练,使用虚拟标签反向传播算法对目标域的网络进行外部无监督训练,通过内外循环训练的方式减少域之间特征分布差异,识别电机在变工况下的无标签故障.结果表明:提出的方法具有良好的诊断性能和较强的泛化性能,能准确地识别电机在变工况下的无标签故障. 展开更多
关键词 异步电机 变工况 原型相似 无标签故障 域自适应 迁移诊断
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超声波相控阵技术对高强螺栓螺纹根部裂纹检测应用研究 被引量：1
11
作者 初冬清 褚长春 +1 位作者 赵亮 王磊 《上海大中型电机》 2025年第3期50-54,共5页
螺栓联接是一种常用的机械联结方式,主要用于两个物体联接、紧固、定位等作用。若螺栓螺纹在制造或在使用过程中出现裂纹,直接影响有效面积,降低螺栓的力学性能,严重时可能导致断裂。研究检测螺栓螺纹的质量,满足正常工作性能,是十分必... 螺栓联接是一种常用的机械联结方式,主要用于两个物体联接、紧固、定位等作用。若螺栓螺纹在制造或在使用过程中出现裂纹,直接影响有效面积,降低螺栓的力学性能,严重时可能导致断裂。研究检测螺栓螺纹的质量,满足正常工作性能,是十分必要的。本文通过制作不同规格螺栓螺纹裂纹试块及应用超声波相控阵技术,探究该技术对特定规格螺纹裂纹深度的检测能力。 展开更多
关键词 螺栓联接 热处理 超声波相控阵 检测能力
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融合CNN与变异系数法的感应电机故障诊断研究
12
作者 李耀华 高赛 +7 位作者 徐志雄 郭伟超 王钦政 王自臣 种国臣 黄汉旋 张茜 刘亚辉 《微特电机》 2025年第11期55-60,共6页
为解决传统电机进行转子断条故障诊断信号特征分析时,存在过于依赖先验知识与人工经验等问题,提出融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与变异系数的感应电机故障诊断方法。利用感应电机三相电流平方和的时域图,建立卷... 为解决传统电机进行转子断条故障诊断信号特征分析时,存在过于依赖先验知识与人工经验等问题,提出融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与变异系数的感应电机故障诊断方法。利用感应电机三相电流平方和的时域图,建立卷积神经网络采用图像辨识进行故障诊断,并针对图像区分不明显的故障,融合变异系数进行故障诊断。经过测试,该方法可实现对正常状态、短路环故障、一根导条断裂和两根导条断裂的精确识别。三相电流平方和时域图反映出不同工况下感应电机的故障特征,采用图像辨识进行故障诊断,在图像区分不明显的问题。融合CNN与变异系数结合两者优势,可准确识别电机不同故障。 展开更多
关键词 CNN 变异系数 感应电机 故障诊断
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改进infoGAN和QPSO-VGG16的小样本条件下电机轴承故障诊断方法
13
作者 刘航 张德春 +3 位作者 刘志坚 何蔚 陶韵旭 孟欣雨 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第5期167-178,共12页
针对电机轴承故障数据相对于正常数据稀缺的现状,本文提出改进infoGAN和QPSO-VGG16的故障诊断方法。首先采用连续小波变换(CWT)方法将高维故障振动信号转换为对应二维时频图,构建原始图像数据集。建立基于条件信息最大化生成对抗网络(ci... 针对电机轴承故障数据相对于正常数据稀缺的现状,本文提出改进infoGAN和QPSO-VGG16的故障诊断方法。首先采用连续小波变换(CWT)方法将高维故障振动信号转换为对应二维时频图,构建原始图像数据集。建立基于条件信息最大化生成对抗网络(cinfoGAN)的数据增强模型,在统一的框架下完成所有类别故障数据的生成,提升数据增强工作的质量和效率。进一步,构建基于VGG16网络的故障诊断模型,在交替使用原始和增强图像数据集对VGG16网络进行训练的过程中,通过改进的粒子群优化(QPSO)算法对2类数据集的学习率进行联合寻优,确保VGG16网络达到最佳的性能。在真实的电机轴承振动信号上开展数值实验结果表明,将振动信号转换为图像能够充分发挥VGG16模型对图像数据的特征提取能力,且数据增强和交替训练方法能够使故障诊断的准确率依次提升2.6%和4.5%。 展开更多
关键词 电机轴承 故障诊断 连续小波变换 生成对抗网络 Visual Geometry Group 16
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基于动态时空子图卷积网络的电机轴承故障声纹识别方法
14
作者 熊丽萍 吕辉 周建安 《现代制造工程》 北大核心 2025年第11期124-135,共12页
针对现有基于声纹识别的故障诊断方法因捕捉信号时空耦合关系困难以及动态调整构建图的能力不足导致的适应性和性能不佳问题,提出一种面向非接触电机轴承故障诊断的动态时空子图卷积网络。首先,设计一个边动态图卷积网络,通过优化边的... 针对现有基于声纹识别的故障诊断方法因捕捉信号时空耦合关系困难以及动态调整构建图的能力不足导致的适应性和性能不佳问题,提出一种面向非接触电机轴承故障诊断的动态时空子图卷积网络。首先,设计一个边动态图卷积网络,通过优化边的权重自适应学习声纹信号之间的空间相关性,克服传统k近邻图对超参数敏感的问题;其次,将扩张因果卷积与交叉自注意力结合,构建一个时间特征融合模块,用于捕捉信号内部重要的长期依赖信息,突出信号之间的时间关系;最后,通过融合多信号时空信息来增强声纹故障特征的判别表示,实现图级故障诊断。在实际三相异步电机测试平台上的实验结果表明,所提DSTSGCN在仅有1个训练样本的情况下实现了99.72%的准确率,优于其他7种基于声纹信号的故障诊断方法。 展开更多
关键词 电机轴承 声纹识别 故障诊断 图卷积网络
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3.8 MW异步电动机非轴伸端振动分析及治理
15
作者 张翔 孙娟 +2 位作者 孙华丰 刘洋 许泽龙 《河北水利电力学院学报》 2025年第4期22-26,39,共6页
异步电动机在石油石化行业应用广泛,以3.8 MW异步电动机作为研究对象,对电机非轴伸端垂直振动问题进行研究,通过频率特性分析检测电机固有频率,判断电机系统存在工频50 Hz的共振。对电机进行动平衡试验,确认引起振动的故障特征频率,判... 异步电动机在石油石化行业应用广泛,以3.8 MW异步电动机作为研究对象,对电机非轴伸端垂直振动问题进行研究,通过频率特性分析检测电机固有频率,判断电机系统存在工频50 Hz的共振。对电机进行动平衡试验,确认引起振动的故障特征频率,判断振动原因为基础不牢固和轴瓦磨损,对电机轴瓦拆检后调整轴瓦间隙。电机带载运行后,对电机运行数据进行测量与分析,结果显示,在短期内不能解决电机基础不牢问题时,合理调整轴瓦间隙对降低垂直振动具有一定作用。文中振动治理分析方法可为大容量电机振动治理提供参考。 展开更多
关键词 非轴伸端 固有频率 共振 动平衡 轴瓦间隙
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基于SDP图像处理和深度学习的电机故障诊断
16
作者 徐丽 周腊吾 +3 位作者 龙卓 徐超钧 吴子豪 周宇微 《电工技术》 2025年第19期89-91,95,共4页
针对电机故障诊断小样本问题,为进一步提高方法泛化能力、精准率和效率,结合参数优化对称点模式和语义分割模型U-net,提出一种电机故障诊断方法。重点研究将电机三相振动信号进行SDP分析生成融合故障特征的图像,将预处理后的SDP图像作为... 针对电机故障诊断小样本问题,为进一步提高方法泛化能力、精准率和效率,结合参数优化对称点模式和语义分割模型U-net,提出一种电机故障诊断方法。重点研究将电机三相振动信号进行SDP分析生成融合故障特征的图像,将预处理后的SDP图像作为U-net网络输入,再由多层感知机探测头进行分类,进而实现对电机故障的精准识别。 展开更多
关键词 电机故障诊断 对称点模式 U-net模型 准确率
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基于SolidWorks-ANSYS workbench-Maxwell多系统联动的电机轴电压虚拟仿真实验平台
17
作者 李祥林 王新保 +2 位作者 闫博 冯兴田 马文忠 《实验室科学》 2025年第3期33-38,共6页
为了丰富电气工程专业课程的实验教学内容和加深学生对电机轴电压知识的理解,基于SolidWorks和ANSYS相关软件搭建了电机轴电压虚拟仿真实验平台。该平台能够实现电机的参数化、可视化建模,学生可以方便地自定义电机结构尺寸参数,并能通... 为了丰富电气工程专业课程的实验教学内容和加深学生对电机轴电压知识的理解,基于SolidWorks和ANSYS相关软件搭建了电机轴电压虚拟仿真实验平台。该平台能够实现电机的参数化、可视化建模,学生可以方便地自定义电机结构尺寸参数,并能通过仿真计算得到电机轴电压与结构尺寸参数间的变化关系,从而直观地掌握电机结构尺寸对轴电压的影响规律,进而实现以轴电压最小为目标的尺寸参数在给定变化范围内的寻优设计。该电机轴电压虚拟仿真实验平台有助于学生理解电机结构尺寸与轴电压之间的影响关系,以丰富的教学手段提升了教学质量。 展开更多
关键词 电机轴电压 虚拟仿真 参数化建模
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电机行星齿轮系统故障信号重构及识别分析
18
作者 罗志华 《防爆电机》 2025年第4期113-116,共4页
针对电动汽车用电机输出轴直接与太阳轮连接的电机-行星齿轮集成系统。开展电机-行星齿轮系统故障信号重构及识别分析。设计了一种特征提取与故障识别流程,通过筛选互信息比定阈值更大的IMF并完成信号重构,输入PSO-SVM中并识别行星齿轮... 针对电动汽车用电机输出轴直接与太阳轮连接的电机-行星齿轮集成系统。开展电机-行星齿轮系统故障信号重构及识别分析。设计了一种特征提取与故障识别流程,通过筛选互信息比定阈值更大的IMF并完成信号重构,输入PSO-SVM中并识别行星齿轮故障模式。研究结果表明:对信号重构扩散熵进行量化分析,评估振动复杂性。嵌入维数设定在2或3,散布模式的数量设置成6。每种状态下扩散熵发生大幅变化,剥落时发生重叠结果。利用VMD分解重建可以提高识别效果,能显著减少噪声成分,准确率为99.99%。该研究有助于提高电机输出传动系统的运行稳定性,具有很高的实际指导意义。 展开更多
关键词 电机-行星齿轮系统 故障识别 变分模态分解 支持向量机 准确率
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基于调制信号双谱技术的永磁同步电机故障诊断分析
19
作者 王新海 《防爆电机》 2025年第5期83-86,共4页
永磁同步电机的传动过程中会产生错综复杂的振动信号,传统的集合经验模态分解(EEMD)无法满足目前的研究精度。为此设计了一种基于调制信号双谱技术(MSB)的永磁同步电机故障诊断方法。利用EEMD方法对信号分解得到滤波信号,以MSB处理EEMD... 永磁同步电机的传动过程中会产生错综复杂的振动信号,传统的集合经验模态分解(EEMD)无法满足目前的研究精度。为此设计了一种基于调制信号双谱技术(MSB)的永磁同步电机故障诊断方法。利用EEMD方法对信号分解得到滤波信号,以MSB处理EEMD滤波信号实现分量调制。开展永磁同步电机运行故障识别测试,研究结果表明:永磁同步电机定子和转子原始信号表现出明显的紊乱性,EEMD-MSB技术比FK技术具备更优处理效果,更有利于故障的检测和诊断。该研究能够有效实现永磁同步电机的故障诊断,可拓宽到其它的机械传动领域。 展开更多
关键词 永磁同步电机 故障诊断 调制信号双谱 特征提取
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某生物质电厂发电机转子接地故障分析及处理
20
作者 汪伟 《防爆电机》 2025年第1期75-78,共4页
某生物质电厂发电机转子在运行期间,突然出现转子接地保护动作报警信号并跳机,故障停机后抽转子检查发现转子绕组励端接地,转子返厂后通过对接地故障部位状态及结构特点、残留物、绝缘性能查等分析排查,明确了转子故障原因,提出了同类... 某生物质电厂发电机转子在运行期间,突然出现转子接地保护动作报警信号并跳机,故障停机后抽转子检查发现转子绕组励端接地,转子返厂后通过对接地故障部位状态及结构特点、残留物、绝缘性能查等分析排查,明确了转子故障原因,提出了同类型发电机日常运维建议,可有效预防同类问题重复发生。 展开更多
关键词 转子 线圈 绝缘 灰尘
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