基于Park矢量模平方函数的异步电动机转子故障检测方法研究

    图5为电机转子断条故障时实测定子电流信号波形。图6为录取△t=0.2s的数据，经低通滤波，消除三次以上谐波，用FFT技术进行频谱分析结果，由图可知，转子导条断裂所产生的故障特征频率成分(1±2s)f0(47.7Hz，52.5Hz)在频谱图中无法分辨出来，表明在短数据条件下，采用FFT技术分析时，由于频谱泄漏，频率分辨率降低，无法将转子导条断裂故障特征分量准确检测出来；图7为实测三相电流信号的Is(t)波形。图4为采用本文所提出的基于Park矢量模平方函数的高分辨率故障检测方法分析结果，从图中可以看出，该方法可准确分辨出电流信号中所包含的故障特征成分（2.4Hz，4.8Hz，7.2Hz），为可靠地诊断出异步电动机转子导条断裂故障，给出了依据。同时由于应用短数据分析，减小了计算量，有利于电机故障实时状态监测。

5  结论
    本文提出了一种基于Park矢量模平方函数的高分辨率异步电动机转子导条断裂故障检测方法，仿真结果显示，在短数据情况下，可准确检测出异步电动机在转子导条断裂时在定子电流中的故障特征成分，相对FFT分析技术而言，频率估计分辨率更高，故障检测更为准确，且计算量小有利于电机故障实时状态监测，实验结果证实，将该方法应用于异步电机转子断条故障检测，准确可靠，方法实际可行。

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