【故障诊断】感应电机故障检测与诊断附Simulink仿真

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🔥 内容介绍

感应电机作为工业生产、民生领域的核心动力设备（如机床、风机、水泵、轨道交通牵引系统等），其运行状态直接决定了生产效率与系统安全性。据统计，工业领域约 40% 的设备停机故障源于感应电机异常，且故障扩散可能引发连锁事故（如烧毁绕组、损坏传动部件），造成巨大经济损失。因此，建立高效、精准的感应电机故障检测与诊断体系，实现 “早发现、早定位、早修复”，是保障设备可靠运行的关键。本文将系统梳理感应电机的常见故障类型与成因，重点介绍基于信号分析、智能算法（含 KPCA 等多元统计方法）的诊断技术，并结合工程案例说明实践流程。

一、感应电机常见故障类型与特征分析

2. 复合型故障：电气与机械故障叠加

实际工况中，单一故障易引发连锁反应，形成复合型故障。例如：

• 轴承磨损→气隙偏心→定子绕组短路；

• 转子导条断裂→转速波动→轴系不对中。

这类故障的信号特征复杂（多种故障频率叠加），传统单一信号分析方法难以准确诊断，需结合多源数据融合与智能算法。

二、感应电机故障检测与诊断的核心技术体系

2. 故障识别：智能算法 “判断故障类型与程度”

故障识别是诊断的核心环节，需根据特征向量判断 “是否故障”“故障类型”“故障严重程度”，常用方法分为 “传统模式识别” 与 “深度学习” 两类。

三、工程实践：基于 KPCA 与 SVM 的感应电机故障诊断案例

以某化工厂的 11kW 三相异步电机（型号 Y160M-4，额定转速 1440r/min）为例，说明故障诊断的完整流程，该电机用于驱动离心泵，常见故障为 “轴承外圈磨损”“定子绕组匝间短路”“转子导条断裂”。

1. 数据采集与预处理

• 信号类型：定子电流（采样频率 10kHz，采集 3 个相位）、振动信号（加速度传感器安装于轴承座，采样频率 20kHz）、温度（轴承座温度，采样间隔 1s）；

• 数据划分：

• 正常数据：电机空载、50% 负载、额定负载下各采集 100 组样本（每组样本包含 1s 的电流与振动数据）；

• 故障数据：

• 轴承外圈磨损：人工打磨轴承外圈制造故障，采集 50 组样本；

• 定子绕组匝间短路：短路 10% 匝数，采集 50 组样本；

• 转子导条断裂：断裂 1 根导条，采集 50 组样本；

• 预处理：

• 电流信号：去除直流分量，采用 50Hz 陷波滤波（消除工频干扰）；

• 振动信号：采用小波阈值降噪（消除管道振动干扰）；

• 温度信号：当温度 > 85℃时，直接判定为 “过热故障”（安全阈值预警）。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 崔博文.逆变器供电的感应电机驱动系统故障仿真研究[J].电机与控制学报, 2007, 11(6):6.DOI:10.3969/j.issn.1007-449X.2007.06.005.

[2] 翟丽,彭连云,孙逢春.基于MATLAB/SIMULINK电动汽车感应电机建模仿真与特性分析[J].车辆与动力技术, 2003(4):5.DOI:10.3969/j.issn.1009-4687.2003.04.010.

[3] 夏扬.基于SIMULINK的感应电机建模及仿真研究[J].电气传动自动化, 2002, 24(1):5.DOI:10.3969/j.issn.1005-7277.2002.01.001.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

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2.17 时序、回归预测预测和分类

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