简介：本文叙述了感应电动机在线检测的一种新方法。该系统使用了人工神经网络来学习正常电动机在线运行的频谱特性。这种学到的频谱可能包含了许多由对应于常规运行工况的负载所引起的谐波。为将不断受到监控的谐波数减少到易于处理的数量，使用了可选频率滤波器。该频率滤波器按照神经网簇算法只通过那些已知对故障检测有重要意义的谐波，或者那些连续在设定的水平以上的谐波。在充分的训练周期后，在形成新的簇且维持一段时间后，神经网络就发出潜在的故障状态信号。由于故障状态是通过与机器的先前状态作了比较后发觉的，同此，使用这个系统而不需要有关于电动机或负载特性的信息就不可实现在线故障预测。这个检测算法得到了实施，其性能在各类故障上得到了验证。

简介：提出一种新的基于任意多面体剖分的并行碰撞检测算法,该算法根据任意多面体的剖分算法,将两个复杂的多面体间的碰撞检测转化为多个四面体间的并行碰撞检测,并通过实验数据与其他碰撞检测算法进行性能分析与比较,结果表明并行算法极大提高了检测速度。

简介：众所周知，电动机电流是一种不稳定信号，其特性随电动机的随时间变化的正常工况而变化，结果，傅立叶分析难以将电动机的正常工况与故障工况区别开来，另一方面，时间-频率分析法清楚地显示了在变换域中，使与故障检测相关信号特性更明显的电动机电流，在本文中，我们提出了一个自适应的检测断条和轴承损坏的时间-频率统计法，由于电动机随时间变化的正常工况以及电动机几何结构对于电流的影响，我们使用了一种以训练为基础的方法，使用该方法，在实际的测试开始之前为来训练识别电动机的正常运行方式的算法。在训练阶段，利用转矩和机械转速估计来估计与故障检测有关的特性，然后，对这些特性进行统计分析，并将它们划分成电动机的几种正常运行方式，对于每一种方式要计算一个有代表性值和界定值，而后将其存入数据库，以用作测试阶段的基础，在测试阶段，要计算测试特性与模态代表值的距离，并将其与界定值进行比较，如果它比所有的界定值大，该测量值就称作为一个潜在的损坏信号，在后处理阶段，为了有多个测量值，该测试被反复进行，以提高检测的精度。从我们的研究中得到的实验结果表明，所推荐的方法提供了以电动机-电流为基础的故障探测的强有力的通用手段。

简介：针对风力发电机常见的速度传感器故障,建立了传动系统的降阶模型,研究了改进滑模观测器（SMO）的故障检测方法。采用饱和函数削弱抖振对滑模动态的影响,将发电机转速测量差值引入滑模输入信号的设计中,使滑模增益自动调节;同时,利用线性矩阵不等式（LMI）可行性问题设计反馈矩阵。通过对比观测器输出值计算残差估计值,结合最大似然比确定的阈值实现系统故障的有效检测。仿真结果表明所提出的方法能有效检测出风力发电机速度传感器故障。

简介：

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简介：本文论述感应电动机中的断裂导条检测问题。作为检测之根据的假设时，当转子导条断裂时，感应电动机的转子表观电阻将会增加，为了检测断裂导条，定子电压和电流的测量是通过一个用于转速和转子电阻同时估测的扩展卡尔曼滤波器进行的，特别是，对转子电阻进行估测并与它的正常值作比较，以检测断裂导条，在所建议的扩展卡尔曼滤波器方法中，状态协方差矩阵补充分加权。导致一个比较好的动态状态估测，它的主要优点是，甚至对一台空载的感应电动机，也能作出正确的转子电阻估测，作为该估测过程的一个部分，有必要对转子电阻中的热变化加以补偿，对于一台4-kW4极鼠笼型感应电动机所进行的计算机模拟，令人鼓舞地证实了所建议的无传感器断条检测技术的有效性。