【摘 要】
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随着生产的进步和社会的发展,异步电动机在我们日常生产和生活中起到的作用越来越重要,作为目前世界上使用最广泛的供电设备和动力机械,它几乎占领了所有领域。如果电机出现
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随着生产的进步和社会的发展,异步电动机在我们日常生产和生活中起到的作用越来越重要,作为目前世界上使用最广泛的供电设备和动力机械,它几乎占领了所有领域。如果电机出现故障,轻则对我们的日常生活带来不便,重则会有可能出现重大的工业事故和人员伤亡,因而对电机的工作状态进行监测和对其进行故障分析是非常必要而且重要的。在此背景下本文进行了基于STM32的异步电机故障在线监测与诊断装置的研究。首先本文从电机的电磁原理出发,分析了转子断条、偏心故障和匝间短路的机理,然后根据电机电流信号分析法(MCSA)从电机的故障数据频谱上进行分析,得出表征电机定子绕组匝间短路、转子断条和电机偏心的故障特征分量。当电机发生故障时,由于采集到的电流信号中高次谐波和噪声的影响,很难精确提取出表征故障特征分量,为解决这一问题本文采用了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)法对噪声进行降噪和滤波来得到精确的故障特征分量。并通过MATLAB对转子断条和偏心故障数据进行了仿真验证和频谱分析,验证了理论分析的正确性。最后对电机故障诊断装置的硬件和软件进行设计,选择了 STM32F407作为本装置的CPU,硬件部分对电源电路、电压电流传感器、信号调理电路、A/D转换电路、复位电路、LCD显示电路、SD卡存储模块,通信电路进行选择和设计。软件部分采用了μC/OS-Ⅱ嵌入式操作系统,对FFT算法、系统初始化、中断服务、AD采样、SD卡初始化和通信等程序进行设计。搭建出了异步电机故障在线监测与诊断装置的整体模型,完成了本装置的整体设计。
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