基于人工神经元的电机断条故障诊断方法

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1、2008.№5大电机技术27基于人工神经元的电机断条故障诊断方法汤红诚(北海工程设计院，山东青岛266000)[摘要]笼型电动机的转子常发生断条故障，由于电气三相不平衡，在定子电流中感应出(1±2s)f1谐波分量，这为检测电机转子故障提供了方便。但是，因为转差率s很小，故障的谐波信号分量与基波分量很接近，而且由于基波分量很大，常常掩盖故障信号。基于自适应噪声干扰对消原理，提出了一种用人工神经元进行电机断条故障信号提取的方法。该方法将基波部分作为要消除的部分，采用与基波电流同源的电压经过神经元的计算，将电机定子的基波电流滤除大部分，从而可以明显地发现电

2、机断条故障的信号。由于很难获得合适的神经元学习率及动量系数，本文提出了使用改进的遗传算法对神经元学习率及动量系数进行择优的算法。实验中采用了Y100-L4-2.2KW型电机，在人为使转子产生断条故障情况下，使用霍尔电流传感器与电压传感器分别测量了故障电机的电流和电压，采取FFT对电流进行计算，实验结果验证了本文提出方法的正确性。[关键词]电机；断条；人工神经元；改进遗传算法+[中图分类号]TM307.1[文献标识码]A[文章编号]1000-3983(2008)05-0027-04TheFaultDiagnosisofCageMotorBrokenBa

3、rsBasedonANNTANGHong-cheng(BeihaiEngineeringDesignInstitute,Qingdao266000,China)Abstract:Thefaultofbrokenbarsincagemotorsoftenhappens.The(1±2s)f1harmoniccurrentofstatorisinducedby3-phaseelectricimbalance.Itisconvenientfordiagnosingfaultofmotor'srotor,becausesisverysmall,theharm

4、oniccurrentisclosetobasalcurrentandbasiccurrentisverybig,harmoniccurrentisoftencoveredbybasiccurrent.Basedonadaptivenoisecancelingprinciple,anapproachofdetectingmotor'srotorfaultisproposedbyartificialneuron(AN).Inthemethod,basiccurrentistobecanceled.Thevoltagewithsamefountainof

5、basiccurrentiscomputedbyANtocancelgreatpartofbasiccurrent.Sothefaultiseasytobefound.However,thelearningrateandmomentumcoefficientofANaredifficultytofind.Inthepaper,improvedGAisproposedtoselectthebestlearningrateandmomentumcoefficientofAN.Y100-L4-2.2kWmotor,theHallcurrentsensora

6、ndtheHallvoltagesensorareadoptedintheexperiment.Thecurrentandvoltageoffaultmotoraremeasuredunderartificialbrokenbars.CurrentiscomputedbyFFT.Theexperimentresultvalidatestheeffectivenessoftheproposedapproach.Keywords:motor;brokenbar;artificialneuron;improvedGA比较微弱时，这一频率的振动较之电机固有的

7、振动十前言分微小，且与机械负载的振动有关，一般不使用。转子断条是笼型异步电机常见故障之一。这种事本文采用三相异步电机定子电流的一相电流和该故通常是先有一两根断条，继而发展成多根断条，以相电压来监控断条的方法。至输出功率下降过多，最后带不动负荷而停机。在电流监控法中，一般采用FFT法对电流进行处异步电机笼型转子断条的主要诊断方法有：电流理，但是由于频谱复杂，特征频率成分的幅值往往较信号监测、振动信号监测、轴电压监测、轴向漏磁监小，当与基频分量频率很接近时，容易被基频及其“旁测等方法。其中因为电流监测方法可以做成非侵入式瓣”成分湮没。而且结构简单而得到广

8、泛的应用。其他方法有的要在1基于自适应干扰对消原理的断条检测方法电机内安装传感器（如漏磁监测法），有的信号较