基于Park矢量与信息融合技术的电机故障诊断

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伴随着世界各国对煤矿行业的安全问题的关注,特别是对大型煤矿电机的状态监测技术,正呈现出迅速发展的强劲势头。在煤炭行业里,电动机主要应用于驱动破碎机、水泵、螺旋分级筛、筛分机、刮板机、振动筛以及皮带机等大型设备机上。三相大型旋转机械在我们的大型企业应用当中起着不可估量的贡献。工业中使用的大电机的工频为50Hz,它们的正常运转保证了正常生产的进行,保证了各个生产环节的安全。因此,对煤矿业来说,安装更加切实可靠的监测控制系统是非常重要的,它关系到人们的安全、关系到国家的经济财产等。但是,由于现在一
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随着智能电网规模不断的扩大,维持系统安全所需的数据获取难度增加,对数据采集提出更高的要求。传统的数据采集与监控系统(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)难以满足电网动态监控的要求,基于同步相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)的广域测量系统(Wide Area Measurement System,WAMS)
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双级矩阵变换器(TSMC)具有优良的输入输出性能、能量传输可逆、结构紧凑、换流易于实现、钳位电路简单等特点,其在航空、汽车、工业、发电等领域是一种具有发展潜力的新一代功率变换器。这些领域对功率变换器的可靠性提出了较高的要求。而对TSMC进行的在线故障诊断是一种提高系统可靠性的有效措施。本文主要内容是TSMC的故障诊断方法研究。本文主要内容如下:首先,本文介绍了矩阵变换器故障诊断方法的研究背景与意义
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