接触网高压隔离开关的机械故障诊断新策略

随着铁路线路的快速发展,高压隔离开关成为使用量最大的高压设备。接触网隔离开关的运行可靠性对保障牵引供电的稳定运行有着重要意义。K-means作为一种十分有效的聚类分析工具,通过处理电机电流采集系统监测得到的隔离开关电机电流信号,计算获得簇中心及其位置的变化并以此作为判断隔离开关故障情况的依据,分类后的高压隔离开关机械故障为后续的监测和诊断提供了直观的表述。但是由于高压隔离开关机械故障的复杂性,以及K-means算法自身的局限性,本文提出一种改进的K-means算法,通过结合自适应权重和遗传算法(genetic algorithm,GA),避免了K-means算法在依赖初始值和局部收敛等弊端,通过实际数据进行仿真,验证了该方法的有效性。据此可对高压隔离开关的机械故障进行分类并且作为接触网隔离开关故障分类和检测的依据。     

开关磁阻电动机电流控制方式的研究

开关磁阻电动机（ＳＲＭ）的输出转矩与绕组电流波形有密切的关系，进行开关磁阻电机驱动系统（ＳＲＤ）的电机本体设计及功率变换器、控制器的设计，必须对绕组通电电流进行深入的研究。同时要使整个系统获得预定的转矩－转速特性，必须对电流进行合理的控制，本文在对开关磁阻电机驱动系统的运行特性进行分析的基础上，深入地研究了电机绕组电流控制方法，这无疑对ＳＲＤ系统的设计与控制有较大的意义。     

基于Maxwell和Simplorer轮毂式SRD分析与研究

由于轮毂式开关磁阻电机的结构特性,使得其电磁关系十分复杂,单独的电机本体建模仿真不能较为准确地模拟其实际运行工况。在Maxwell环境下建立轮毂式开关磁阻电机的有限元模型,联合Simplorer软件,搭建功率变换器和控制电路,进行"场-路"的耦合计算,对电机的启动、稳定运行两工况进行仿真分析,得到其运行特性。联合仿真结果比较准确地反映了电机的实际运行情况,为轮毂式开关磁阻电机调速系统的控制和优化提供了参考。     

基于遗传算法的750kV变电站故障恢复研究

针对主接线拓扑结构复杂的750kV变电站故障恢复问题,提出一种基于遗传算法的变电站故障恢复方法.该方法通过分析750kV变电站电压等级特性及设备间连接状态,对主接线进行分区处理并构建变电站故障信息矩阵与故障判定矩阵,运用深度优先搜索算法搜索失电区域.在此基础上,根据一次设备当前运行状态构建操作代价矩阵与故障恢复矩阵,以设备操作代价、非故障失电区域最小为恢复目标,利用遗传算法进行求解,获取合理的开关操作表,完成故障区域隔离及非故障停电区域正常供电.算例分析结果表明了该方法的有效性.     

港口皮带机系统负载节能运行分析及仿真研究

文章通过分析港口皮带机的负载运行特性,设计出皮带机的负载模拟系统,可以对负载运行状态进行实时监测,实现了预测控制,为港口皮带机电机系统的节能研究提供了实践基础。     

基于DSP的开关磁阻电机调速系统控制器设计

以TMS320LF2407为核心设计了开关磁阻电机调速系统控制器电路,给出了位置检测、电流检测、PWM输出电路及故障保护等电路的详细设计,充分利用了DSP的丰富外设资源,达到了简化电路结构、提高运行可靠性的目的.     

高速开关磁阻电机的电感计算与运行分析

高速开关磁阻电机（SRM）常采用角度控制方式（APC）,因而准确计算电感曲线,确定开通关断角对电机的控制非常重要．本文采用能量增量法计算了SRM的静态电感和动态电感特性,分析比较得出动态电感能更好地反映电机的动态特性及饱和特性．根据高速运行的SRM动态电感,确定了合适的角度控制方案．基于有限元软件JMAG-studio,采用场一路耦舍方法,对高速SRM运行于APC的工况进行分析计算,得到了电机的磁场分布及电流、转矩特性．     

一种交流电机故障诊断中的特征提取与强化

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了一种故障特征提取与强化的新方法.即在对所采集的交流电机振动加速度信号进行数据预处理之后,用盲源分离方法进行独立振动源的分离,然后采用小波包分析方法进行特征提取,并进行特征频带的简化及特征强化处理,特征强化后的数据作为交流电机故障诊断模型的输入.该方法通过对振动加速度信号进行分离,能够分离出混合信号中的独立振动源,提高了故障特征提取的正确率和准确度;通过对特征频带化简,减少了故障诊断模型的输入,进而简化了模型的结构;特征强化使模型能够更有效地识别故障状态.     

采用微机进行磁通轨迹控制的GTO逆变器的研究

研制了采用磁通轨迹控制方法,用单片机生成控制信号的电压型GTO交流传动系统。该系统采用的是INTEL公司的准十六位单片机8098,开发装置由AST286微机和MCS-96BH串行通讯板组成。在对磁通轨迹的控制中,充分发挥8098的乘除运算功能,对电压矢量的时间进行计算,控制信号由高速输出口HSO输出,经光电隔离放大,驱动主电路的六支GTO,带动电机工作。磁通轨迹控制法以控制磁通轨迹近似为圆形为目的,尤其在低频时,轨迹更近似为圆,噪声小,无低频转矩脉动现象,具有恒磁通调速特性。同时,算法较直观。另外,系统中设有过电压、过电流软件保护。实际运行表明,系统可以平滑调速,稳定运行。     

一种计算负序电流的新方法

提出一种基于空间矢量旋转变换的负序电流计算方法并将其应用于感应电机定子绕组故障诊断.由于实际电网的基波频率存在偏差,因此首先利用基波在信号中所占比重最大的特点来确定基波频率ω1.根据得到的基波频率值,将电流空间矢量进行基波频率的旋转变换,使基波的负序分量转变为静止分量,通过均值滤波就可以得到负序电流的值.当感应电机的定子绕组出现故障时,可以根据负序电流的大小进行故障的诊断.将提出的方法用于定子故障时负序电流的计算,实验结果表明,这是一种可行并且有效的方法.     

电机软开关逆变控制系统的设计与实现

传统的逆变器开关管工作在硬开关状态下,存在诸多的弊端,克服这些缺点的有效方法是软开关技术.将一种新型的直流环节并联谐振软开关逆变器应用于基于CAN通信的交流电机调速系统中,组成了交流电机软开关逆变控制系统,阐述了其原理、拓扑及特点.在系统中,上位机(PC)通过CAN总线与下位机(TMS320 LF2407)实时通信,下位机通过SVPWM控制逆变器.使用LabWindows/CVI 6.0开发了控制软件,通过实验,对硬开关和软开关条件下电机的运行性能进行了对比,证明软开关技术具有明显的优势.     

基于小波分析和神经网络的异步电机早期故障诊断

针对异步电机早期定子故障诊断,根据电机定子故障的特点,采用小波变换极大模分析法检测故障信号突变点的位置;利用小波包各个频带能量的变化完成能最特征提取,采用BP神经网络故障识别算法识别电机的各种运行状态来诊断电机早期故障.仿真实验结果表明,小波分析和神经网络算法的结合能有效定位并检测异步电机的早期故障.     

齿轮传动比对动车组牵引特性的影响

为了解决CRH3-350动车组运行过程中出现的齿轮箱渗油问题,对动车组牵引特性和控制方法进行了分析.通过改变齿轮传动比和动车组牵引特性控制曲线,可以改变牵引电机转速.Maflab/Simulink仿真结果表明,齿轮传动比的减小可以降低牵引电机转速,而牵引电机输出转矩和电流也能满足动车组运行要求.     

基于EMD分解和共振解调的滚动轴承故障诊断研究

在介绍滚动轴承的故障机理的前提下,采用振动信号分析法对滚动轴承状态监测和故障诊断进行研究。通过LabVIEW编程,应用EMD分解和共振解调相结合的方法,对振动信号进行分析,获取有用故障特征,进而确定故障类型。     

基于联合时频分析的设备状态评估方法

在机电设备状态评估过程中,提出了一种基于联合时频分析的振动、噪声信号测量与分析方法.该方法可以通过综合利用机电设备运行过程中的振动与噪声信号中的有用信息,完成对整机运行状态评估.最后,以某舰船的电机作为实验对象,构建一套振动和噪声测量系统,并运用戈勃变换对所测得的振动和噪声信号进行联合时频分析,从而得到电机真实的运行状态.实验结果表明所提出的测量与分析方法是正确有效的.     

基于SPIN算法的异步电机转子断条故障信号分离

目前采用通信技术对异步电动机状态进行监测及故障诊断过程中,常需要加大信息采集量来确保诊断结果的可靠性,造成数据传输占用带宽变大、数据存储占用空间增多的问题.由于考虑到在故障诊断系统中正常信号并不具有故障分析的意义,若将故障信号进行分离提取后作为系统的输入,则数据传输和处理过程可节省出更多时间与空间.因此,提出将SPIN算法应用到异步电机转子断条故障诊断中提取故障信号的过程中,运用MCSA方法将异步电机定子电流信号建模为故障分量与正常分量信号的总和,对原始信号进行梯度投影将分量信号分别恢复出来,进而达到分离故障特征信号的目的.     

小波变换在轴承故障声发射信号降噪中的应用

噪声消除是小波变换最成功的应用之一，其基本思想是将信号的小波变换系数通过阈值处理，然后进行小波重构得到降躁的信号。根据故障轴承声发射信号的脉冲特性选取Morlet小波．以“小波熵最小”原则确定Morlet小波的波形参数，然后进行连续小波变换。采用软阈值方法处理小波东数，通过小波重构得到降噪后的故障声发射信号，噪声得到了很好的抑制，故障脉冲特征明显增强。采用实验数据，通过与离散小波变换的比较，得到了用连续小波变换可以有效降低噪声、提取故障声发射信号特征的结论。     

基于光反馈的信号灯故障检测系统研究

针对传统信号控制器的信号灯故障检测不准确的问题而设计的信号灯终端光反馈故障检测系统,主要采用信号灯终端光反馈、光纤传输和光电转换技术,将信号灯的输出状态直接反馈到信号控制器,实现对信号灯故障的可靠检测。通过信号控制器对故障信号进行处理,并利用数字化传送,具有纠错、容错的功能,实现了对信号灯运行状态的准确、可靠检测及控制。     

复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取

为消除复杂传递路径对轴承滚动体振动信号的影响并提高故障特征提取的能力，研究了基于变分模态分解(VMD)、优化最大相关峭度解卷积(MCKD)和1.5维谱的轴承滚动体故障特征提取问题；分析了轴承滚动体原始振动信号特点、早期故障信号的特性以及复杂传递路径对振动信号的影响，运用VMD将原始振动信号分解为一系列本征模态函数(IMFs),提出了转频分量剔除方法，通过峭度准则优选2个峭度较大的IMFs分量进行重构；基于网格搜索法研究了MCKD算法参数优化方法，用以增强重构信号的周期性故障特征，消除复杂传递路径对轴承滚动体故障信号的影响；利用1.5维谱分析重构信号，建立了复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取新方法，实现了轴承滚动体故障的准确诊断；为了证明方法的有效性，选取美国凯斯西储大学轴承SKF6205基座滚动体数据进行试验验证与分析。试验结果表明：网格搜索法获得了MCKD算法的最优滤波长度与冲击周期参数(365、85),优化MCKD算法增强了重构信号的故障特征，减少了无关频率分量，明显降低了其他成分的干扰；提出的故障特征提取方法在0、735和1 470 W负载条件下均提取到了轴承滚动体的故障特征频...     

小波包神经网络在卸船机电机故障模式识别中的应用

针对卸船机中异步电机故障率高的问题,本文采用小波包分解和神经网络技术相结合的方式,将采集到的电机振动信号进行小波包分解,通过分析观测信号在小波包某一分解层次上不同时频分辨空间中的能量分布,进行电机运行状态的特征提取,对提取的特征用RBF神经网络技术进行故障诊断,为卸船机的电机故障诊断提供了一种新的思路和方法。