变频电源供电条件下防爆鼠笼电机故障诊断方法研究

来源 :中国矿业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hewei83221
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随着变频调速技术的发展,煤矿井下的防爆鼠笼电机越来越多地采用变频供电以获得更好的启动和调速控制性能。工频电源供电条件下鼠笼电机典型故障的诊断方法已经比较成熟,但在变频供电条件下,这些方法有的诊断准确性下降,有的甚至失效。因此研究变频供电条件下鼠笼电机的诊断方法仍然具有重要意义。首先对采用SPWM控制方式的变频器的三相输出电压进行谐波分析,在此基础上分析匝间短路、转子断条、气隙偏心、转子断条气隙偏心复合故障的电机故障特征机理,得到各个故障下定子电流的故障特征频率。其次,以YB3-160M-4型防爆鼠笼电机为研究对象,在Ansoft Maxwell中建立电机有限元模型,在Simplorer中建立了SPWM控制电路,在两个软件下联合仿真建立变频电源供电下的鼠笼电机系统。搭建电机的正常运行、匝间短路、转子断条、气隙偏心、断条与偏心复合故障模型,对工频电源供电和变频电源供电两种情况下的定子电流进行频谱分析,发现定子电流频谱分析法对变频电源供电的电机故障诊断效果不理想,其高频部分的故障特征分量很难识别。然后,采用陷波滤波法滤除定子电流中的基波分量,采用HHT中的EMD方法进行故障特征分量的提取,并采用基于K-L散度的EEMD分解方法对EMD分解中存在的模态混叠和虚假分量问题进行改进,将剔除虚假分量后的IMF信号的归一化能量作为故障特征分量输入神经网络。最后,利用人工蜂群算法优化BP神经网络进行电机的故障模式识别,给出了一种改进搜索方式的人工蜂群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化。故障识别结果显示改进人工蜂群算法优化的BP神经网络的故障识别率比BP神经网络的故障识别率高5.16%,验证了改进方法的可行性。
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