基于多种算法的电机故障诊断方法

简介：
本研究提出了一种结合多种算法的创新性电机故障诊断方法，旨在提高故障检测精度和效率。通过综合运用先进数据分析技术，该方法能够有效识别并预测电机潜在问题，为维护工作提供科学依据，延长设备使用寿命，减少意外停机时间。 频域Relax方法能够有效地从平稳信号中提取特定频率成分，在工频供电的非调速鼠笼式异步电动机故障诊断过程中，可以用来剔除工频分量，从而凸显出故障特征。然而，对于变频调速动态过程中的电机而言，输入电压频率会随时间变化。针对恒加速运行模式下的变频调速异步电动机，本段落提出了一种基于分数阶Fourier变换和频域Relax算法的故障提取方法。该方法首先通过分数阶Fourier变换将线性调制频率电流的主要分量转换为恒定频率成分，然后利用频域Relax技术来提取并剔除这些恒定频率成分，从而突出显示故障特征。仿真结果验证了这种方法的有效性。