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一种利用滑动离散傅里叶变换旁瓣泄漏现象的感应电机断条故障检测方法
A Detection Method for Induction Motor Bar Fault Using Sidelobes Leakage Phenomenon of the Sliding Discrete Fourier Transform
| 作者 | Mohamed Amine Moussa · Mohamed Boucherma · Abdelmalek Khezzar |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2017年7月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 故障诊断 可靠性分析 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 感应电机 故障诊断 滑动离散傅里叶变换 旁瓣泄漏 信号处理 频率分辨率 定子电流 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于滑动离散傅里叶变换(SDFT)旁瓣泄漏现象的感应电机断条故障检测方法。针对传统傅里叶变换在处理短时信号时频率分辨率不足及受转速波动影响的问题,该方法通过分析信号的频谱特征,有效提升了故障特征提取的准确性,为电机类设备的在线监测与故障预警提供了新思路。
English Abstract
The Fourier transform is widely used to diagnose induction motor faults through the monitoring of fault signatures from measured signals such as stator currents. For a good frequency resolution, Fourier transform needs a long signal acquisition time that increases the probability of speed fluctuations which, leads to fault signatures variations. In addition, limited acquisition time and acquired p...
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SunView 深度解读
该技术主要针对感应电机的故障诊断,虽然阳光电源的核心产品线为光伏逆变器和储能系统,但该算法在风电变流器产品线中具有潜在应用价值。风电变流器常需驱动双馈或直驱电机,利用SDFT的高效频谱分析能力,可集成至iSolarCloud平台,实现对风电机组关键旋转部件的早期故障预警,提升系统运维的智能化水平。建议研发团队关注该算法在非平稳信号处理中的实时性表现,以评估其嵌入变流器控制器的可行性。