基于定子电流的无刷直流电机轴承故障诊断
作者:
作者单位:

南京航空航天大学自动化学院南京211106

作者简介:

通讯作者:

王晓琳,男,教授,博士生导师,E-mail:wangxl@nuaa.edu.cn。

中图分类号:

TM351;TH133.3

基金项目:

国家自然科学基金 51677087国家自然科学基金(51677087)资助项目。


Bearing Fault Detection for Brushless DC Motors Based on Stator Current
Author:
Affiliation:

College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Nanjing211106, China

Fund Project:

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    摘要:

    为了在无刷直流电机发生轴承故障早期检测出轴承故障特征,本文就无刷直流电机轴承故障信息的提取提出了一种新的方法。该方法选择电机的母线电流和三相电流最大值作为轴承故障信息的提取对象,避免了相电流由于谐波含量过大及不连续带来的诊断效果不佳的后果。同时,本文选择小波包算法作为轴承故障信号提取的方法,能够更好地对轴承故障信息进行辨识。实验结果证明,通过对母线电流和三相电流最大值进行小波包分解能够很好地进行无刷直流电机轴承故障信息的提取。

    Abstract:

    For detecting the bearing fault of the brushless DC motor at the early state, this paper proposes a new method to abstract the bearing fault information. The proposed method chooses the bus current and the forward envelope of three phase current as the signal extraction object, avoiding the disadvantages of the phase current for its rich harmonic and discontinuous. Meanwhile, current signal is decomposed by wavelet package transformation. In this way, the bearing fault information can be abstracted clearly. The experiment result shows that the bearing fault information can be abstracted from the bus current and the forward envelope of three phase current by wavelet package transformation.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

卞皓,王晓琳,邓智泉.基于定子电流的无刷直流电机轴承故障诊断[J].南京航空航天大学学报,2020,52(2):224-231

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  • 收稿日期:2018-03-22
  • 最后修改日期:2018-08-08
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  • 在线发布日期: 2020-04-05
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