利用电流法诊断电机及其拖动设备故障时,较弱的故障特征频率分量往往被电网工频所淹没。本文运用了一种有效的弱故障特征提取方法,即通过奇异值分解(singu lar value decomposition,简称SVD)方法剔除电网工频主分量,从而对信号中的弱特...利用电流法诊断电机及其拖动设备故障时,较弱的故障特征频率分量往往被电网工频所淹没。本文运用了一种有效的弱故障特征提取方法,即通过奇异值分解(singu lar value decomposition,简称SVD)方法剔除电网工频主分量,从而对信号中的弱特征频率、特别是靠近电网工频的特征频率实现有效地提取。数值仿真计算和现场实际信号的应用结果都表明,应用SVD方法可以非常有效地达到这一目的。展开更多
机床类设备传动链复杂,结构紧凑且封闭,对传动系统状态监测一直没有有效的分析办法,即使在噪声增大等恶劣情况下,常规的振动诊断方法也难以奏效。本文尝试用电流信号分析法,简称MCSA(Motor Current Signal Analysis),对机床状态进行测...机床类设备传动链复杂,结构紧凑且封闭,对传动系统状态监测一直没有有效的分析办法,即使在噪声增大等恶劣情况下,常规的振动诊断方法也难以奏效。本文尝试用电流信号分析法,简称MCSA(Motor Current Signal Analysis),对机床状态进行测试和分析。通过电机电流信号的传动链齿轮谱特征分析,对其做出了正确评估,表明定子电流能很好地反映机床传动系统部件的运行状况。同时进行了多种运行工况的测试与试验,研究结论对机床类设备的生产制造和现场运行状态的分析提供了有效依据。展开更多
文摘利用电流法诊断电机及其拖动设备故障时,较弱的故障特征频率分量往往被电网工频所淹没。本文运用了一种有效的弱故障特征提取方法,即通过奇异值分解(singu lar value decomposition,简称SVD)方法剔除电网工频主分量,从而对信号中的弱特征频率、特别是靠近电网工频的特征频率实现有效地提取。数值仿真计算和现场实际信号的应用结果都表明,应用SVD方法可以非常有效地达到这一目的。
文摘机床类设备传动链复杂,结构紧凑且封闭,对传动系统状态监测一直没有有效的分析办法,即使在噪声增大等恶劣情况下,常规的振动诊断方法也难以奏效。本文尝试用电流信号分析法,简称MCSA(Motor Current Signal Analysis),对机床状态进行测试和分析。通过电机电流信号的传动链齿轮谱特征分析,对其做出了正确评估,表明定子电流能很好地反映机床传动系统部件的运行状况。同时进行了多种运行工况的测试与试验,研究结论对机床类设备的生产制造和现场运行状态的分析提供了有效依据。
