【摘 要】
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随着中国制造2025战略的实施,以及我国智慧矿山建设的不断推进,井下机电设备联系日渐紧密,并向着自动化、智能化的方向快速发展,这对煤矿的安全生产提出更高的要求。异步电机作为煤矿作业的核心驱动力,其能否在恶劣的环境下可靠工作将会直接影响到生产的稳定性。开展井下异步电机故障诊断研究对发现电机早期故障、防止故障范围扩大、保障煤矿的高效生产具有重要意义。本文首先从电磁学角度对异步电机转子断条故障、静态气隙
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随着中国制造2025战略的实施,以及我国智慧矿山建设的不断推进,井下机电设备联系日渐紧密,并向着自动化、智能化的方向快速发展,这对煤矿的安全生产提出更高的要求。异步电机作为煤矿作业的核心驱动力,其能否在恶劣的环境下可靠工作将会直接影响到生产的稳定性。开展井下异步电机故障诊断研究对发现电机早期故障、防止故障范围扩大、保障煤矿的高效生产具有重要意义。本文首先从电磁学角度对异步电机转子断条故障、静态气隙偏心故障、动态气隙偏心故障进行故障机理分析,总结出每种故障状态反应在定子电流中的特征频率;利用ANSYS软件对井下防爆电机进行故障建模,获取仿真定子电流数据。通过对仿真定子电流进行频谱分析,验证了故障机理分析的正确性,同时也为后续算法和仿真提供了数据支撑。其次,由于傅里叶分析难以刻画非平稳信号的局部特性,本文采用改进的经验模态分解法（MEEMD）对故障特征进行提取,利用MEEMD算法将电机定子电流信号分解为一系列本征模态函数（IMF）;通过相关系数法,选取故障信息最丰富的IMF分量,并计算其能量熵来构造故障特征向量;将故障特征向量输入前馈型神经网络（BPNN）中进行学习训练并完成故障类型的识别,仿真结果表明本文采用的MEEMD-BPNN算法可实现对异步电机处于正常、转子断条、气隙偏心等状态的准确识别,综合识别率达99.25%。相较于EEMD-BPNN法,MEEMD-BPNN法减少了虚假分量、降低了训练的迭代次数,计算精度提高了 4.25%;相较于MEEMD-SVM法,计算精度提高了 3.75%。最后,以STM32F429芯片为核心,对矿用异步电机故障诊断系统总体方案进行设计,包括信号采集与调理电路、模数转换电路、通信电路等外围硬件电路,并针对硬件模块给出了软件设计思路,采用基于STM32CubeMX软件的代码优化方案,通过其中的AI工具包实现了 BPNN的嵌入式移植,显著提高了开发效率;设计并搭建了故障电机实验平台,通过多个角度对实验数据分析,进一步验证了故障机理以及MEEMD-BPNN算法的可行性。
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