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重庆大学硕士学位论文异步电动机状态监测与故障诊断技术研究姓名:李伟申请学位级别:硕士专业:电气工程指导教师:刘宗行20040508异步电动机状态监测与故障诊断技术研究作者:李伟学位授予单位:重庆大学相似文献(10条)1.期刊论文雷雨.李伟.LeiYu.LiWei异步电动机状态监测及故障诊断的研究-四川电力技术2005,28(6)对鼠笼式异步电动机比较常见的转子断条、端环断裂故障进行了分析.一方面通过理论推导得出了电机在发生此类故障时的故障特征,并根据多回路理论建立了电机在故障状态下的仿真模型,对电机在转子断条故障下的运行状态进行了仿真,为进一步研制异步电动机状态监测与故障诊断装置提出了一些有益的建议.2.期刊论文侯志勇.李和明.许伯强.孙丽玲大型异步电动机状态监测与故障诊断系统的研制-山西电力2002,(1)介绍了大型异步电动机状态监测与故障诊断系统的主要功能及关键技术。该系统仅需采集异步电动机定子三相电压、三相电流瞬时信号,无需任何热或机械传感器,应用方便,运行效果理想。3.学位论文候志勇大型异步电动机状态监测与故障诊断系统研究2001对大型异步电动机状态监测与故障诊断若干问题作了研究.具体工作如下:采用BP神经网络对异步电动机转子转速进行无速度传感器估计;对定子绕组匝间短路故障,采用派克矢量方法进行监测与诊断;对于转子断条故障,详细介绍了一种新的基于希尔伯特变换与数字滤波的在线监测方法.在上述研究的基础上,针对山西娘子关发电厂7#给水泵(YK2300-2/990笼型异步电动机),研制大型异步电动机状态监测与故障诊断系统,目前已完成安装调试,试运行阶段效果良好.4.期刊论文刘振兴.张哲.尹项根异步电动机的状态监测与故障诊断技术综述-武汉科技大学学报(自然科学版)2001,24(3)状态监测与故障诊断是设备状态维修的基础.对异步电动机主要常见故障的成因和表现特征进行分析和总结,对相关的主要在线监测与诊断方法进行评述.5.期刊论文程彦敏.徐善林.CHENGYan-min.XUShan-lin基于LabVIEW的异步电动机状态监测-仪器仪表用户2007,14(4)介绍了一种基于虚拟仪器技术的异步电动机状态监测方法.借助于LabVIEW的强大软件功能,可以弥补硬件不足,从而提高了监测效果.仿真试验结果证明该方法在实际应用中是可行的.6.学位论文周庆东交流异步电动机计算机辅助状态监测与故障诊断系统的研究1996该文以工业生产中重要动力设备交流异步电动机为研究对象,阐述了交流异步电动机易出现的故障形式及其产生机理,并对常用电机故障诊断技术进行了对比.根据定子电流法设计出一套计算机辅助状态监测和故障诊断系统.此套系统由钳式电流传感器、A/D转换板和便携式计算机等组成,可以诊断出气隙偏心和转子导条断裂等故障.系统软件用C语言开发,在中文WINDOWS环境中运行.测试实验表明系统软件较为稳定可靠.7.期刊论文许伯强.李和明.孙丽玲.赵振波大型异步电动机状态监测与故障诊断方法评述-华北电力大学学报2002,29(3)异步电动机典型故障包括轴承故障,定子绕组匝间短路、过热、绝缘故障,以及转子气隙偏心、断条故障.针对上述各种故障,对相关监测与诊断方法的基本原理、优缺点作了介绍与分析,指出了今后的发展趋势及工作重点.对该领域进一步的研究工作具有指导意义.8.期刊论文牛发亮.黄进笼型异步电动机状态监测与转子故障诊断方法对比分析-中小型电机2004,31(4)笼型异步电动机广泛应用到工农业生产领域,转子故障是其主要的故障形式.本文针对笼型异步电动机转子故障的几种诊断方法,分析了他们各自的优缺点,阐明了检测异步电动机转子故障的关键所在,并针对异步电动机转子故障诊断的复杂性提出了相应的对策.9.期刊论文周锋.王明渝.杜彦巍.ZHOUFeng.WANGMing-yu.DUYan-wei基于MCSA的异步电动机状态监测与故障诊断综述-重庆大学学报(自然科学版)2005,28(1)异步电动机的典型故障包括轴承故障、转子气隙偏心、断条故障等.对异步电动机主要常见故障的成因和表现特征进行分析和总结.针对上述各种故障,对基于MCSA(MotorCurrentSignatureAnalysis)的故障监测和诊断方法作了全面的介绍,较为详细地介绍了各种方法的原理,并讨论了其优缺点.并指出了今后的发展趋势及工作重点.10.期刊论文赵晓明.刘骏跃异步电动机工作状态的监测与故障诊断-煤矿机械2004,(1)电动机工作状态的监测与故障诊断是保障电动机及其相关设备安全、可靠运行的前提.概述了三相异步电动机工况的监测和故障诊断方法.引证文献(1条)1.王慧.许伯强.禄赞异步电动机轻载起动转子断条故障检测方法[期刊论文]-电力科学与工程2009(1)本文链接:授权使用:河南理工大学(hnlg),授权号:13747cf3-130f-4e73-a098-9db7015d03aa下载时间:2010年7月18日
本文标题:电动机状态监测与故障诊断技术研究
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