基于LabVIEW的異步電機轉(zhuǎn)子斷條檢測

我們知道由于實際電機本身所固有的非對稱性、氣隙偏心、轉(zhuǎn)子不對稱、小波波動等也會產(chǎn)生邊頻分量，由式(2)我們知道，只要能夠知道一階齒槽諧波分量，我們就可以準確知道轉(zhuǎn)差率的大小，并算出故障頻率，以排除干擾。圖8為確定區(qū)間內(nèi)的頻譜圖，由頻譜圖可知494 Hz為所要確定的一階齒槽諧波分量fr1。由于實驗電機的極對數(shù)P=2和轉(zhuǎn)子齒槽數(shù)z2=22，因此可以確切的算出邊頻分量(1±2S)f0的大小49.5 Hz和50．5 Hz。這結(jié)果同圖7頻譜圖上的結(jié)果是一致的。因此可以準確地確定邊頻分量，檢測電機轉(zhuǎn)子斷條故障。

4 結(jié)論
針對故障信號可能被基波分量泄漏或噪聲所淹沒和實際電機本身所固有的非對稱性、氣隙偏心、轉(zhuǎn)子不對稱、小波波動等因素也會導(dǎo)致邊頻分量的出現(xiàn)，產(chǎn)生誤判，本文給出的LabVIEW平臺下基于數(shù)字濾波、頻譜細化分析和定子電流齒槽諧波分量的轉(zhuǎn)差率估計的三相異步電動轉(zhuǎn)子斷條的故障在線檢測方法，能夠準確的找到故障信號。仿真和實驗結(jié)果表明該方法能夠大幅提高轉(zhuǎn)子斷條故障分析的準確性和可靠性。