基于hht和rbf神经网络的异步电动机故障诊断的研究

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文基于HHT和RBF神经网络的异步电动机故障诊断的研究摘要异步电动机具有结构简单、运行可靠、维护方便、造价便宜等诸多优点，被广泛应用在各个工业领域中，作为能量的传输和转化工具，其运行状态将直接影响整个生产系统的稳定性。异步电动机发生故障后，不仅会造成机体损伤，严重时将被迫停机，进而影响生产，造成各种资源的极大浪费，而且在某些特殊的使用场合，可能会带来生产事故，危及工作人员的生命安全，特别是在当今各类产业向系统化、集成化、智能化发展的大环境下，因电动机故障带来的损失也越来越严重。因此，研究如何实现异步电动机的故障监测与诊断，及时发现

2、问题，避免重大事故的发生具有很大的现实意义，它已经成为了科研领域的研究热点。本文以异步电动机为研究主体，首先分析它的基本结构和工作原理，并总结了电动机在运行过程中常见的各类故障，研究了各故障的诱发原因和故障发生后的具体表象，分别基于定子电流信号和振动信号对各常见故障进行了机理分析，得到了各故障在这两种信号下的特征频率，从而为下一步信号处理方法的选择及故障类型的识别判断提供了理论依据。对于信号处理方法的选择，本文首先提出了窗口傅里叶变换和小波变换这两种常用的现代信号处理方法，阐述了它们实现信号处理的基本思想，并应用MATLAB仿真软件，测试了它们在处理电动机故

3、障信号方面的性能。通过仿真结果总结了各自在实现故障特征提取时的局限性，进而提出了具有自适应特性的Hilbret-huang变换来作为本课题的故障特征提取方法。重点介绍了Hilbret-huang变换的基本原理和信号处理过程，并采用该方法分别以定子电流信号和振动信号为信号，对电动机转子断条故障和轴承滚动体故障的故障信号进行了特征提取，实验结果证明了该方法在处理电动机故障信号时的有效性和优越性。为解决故障类型的识别问题，本课题采用人工神经网络进行故障诊断。通过对比RBF神经网络与BP神经网络各自的优缺点，结合本课题的实际需要，确定了采用RBF神经网络模型来实现电

4、动机故障的诊断。将HHT与RBF神经网络相结合，分别采用定子电流信号、振动信号以及两种信号I太原理工大学硕士研究生学位论文构造的特征向量训练了三种RBF神经网络，应用经过训练的RBF神经网络分别对电动机正常情况、单一转子断条故障、单一轴承故障以及两种故障并发的情况进行了诊断，实验结果表明基于HHT和RBF神经网络算法的思想能够实现异步电动机的故障诊断而且能够达到系统的预期要求，并且相融合的方法具有更好的故障诊断效果，从而证明了本课题思路的可行性和信息融合诊断的优越性，体现了该方法在实际故障诊断中良好的应用前景。关键词：异步电动机，故障诊断，HHT，RBF神经

5、网络II太原理工大学硕士研究生学位论文THESTUDYONFAULTDIAGNOSISOFASYNCHRONOUSMOTORBASEDONHHTANDRBFNEURALNETWORKABSTRACTAsynchronousMotorhasmanymerits,suchassimpleconstruction,reliableoperation,easymaintenance,cost-efficientandsoon.Thus,itiswidelyusedinvariousindustriesasenergytransformerandtransmissio

6、n,whicheffectsthestabilityofthewholeproductionsystem.Whenasynchronousmotorfailstofunction,itbringsdamagestothemachine.Evenworse,itforcesthemachinetoshutdown,whichleadstolowproductivityandgreatwastesofresources.Insomespecialcases,itmaycauseproductionaccidentandendangerthelifesafetyo

7、fthestaff.Nowadays,inthecontextofsystematization,integrationandintelligentization,themalfunctionofasynchronousmotorbringsmoreandmoredamages.Therefore,ithasgreatpracticalsignificancetostudyhowtomonitoranddiagnosethemalfunctionofasynchronousmotorandhowtosolvetheproblempromptlyandavoi

8、dtheoccurrenceofsevereacci