旋转电机偏心故障及环境耦合缺陷诊断技术

前言
第1章 旋转电机基本参数及电磁特性简介
1.1同步电机原理及基本参数
1.1.1同步电机结构及基本参数
1.1.2永磁同步电机的运行原理及工作方式
1.1.3永磁同步电机的型号及额定值
1.2异步电机原理及基本参数
1.2.1异步电机结构及基本参数
1.2.2异步电机的工作原理及运行方式
1.2.3异步电机的型号及额定值
1.3旋转电机典型电磁特性
1.3.1气隙磁通密度
1.3.2电磁转矩及电磁力密度
1.3.3不平衡磁拉力
1.4本章小结
参考文献
第2章 旋转电机气隙偏心故障及环境耦合缺陷
2.1定转子偏心产生的气隙变形
2.1.1平行偏心故障
2.1.2轴向非均匀偏心故障
2.2旋转电机的环境耦合缺陷
2.2.1底座连接形式
2.2.2垫片材料和尺寸
2.2.3基础平面度
2.3旋转电机气隙偏心故障及环境耦合缺陷研究进展
2.3.1常见气隙偏心故障来源及特性研究现状
2.3.2典型旋转设备多物理场耦合特性研究进展
2.3.3旋转设备故障诊断技术的研究进展
2.3.4现有研究存在的问题
2.4本章小结
参考文献
第3章 旋转设备结构耦合动力学模型研究
3.1不平衡磁拉力的计算原理
3.1.1直接积分法——麦克斯韦应力张量法
3.1.2磁共能法——虚功原理法
3.1.3其他不平衡磁拉力的计算方法
3.2电机“底座-垫片-电机”动力学模型
3.2.1卧式电机动力学模型
3.2.2立式电机动力学模型
3.2.3耦合动力学模型建立流程
3.3电机“结构-气隙”耦合模型
3.3.1混合偏心模型
3.3.2轴向非均匀偏心模型
3.3.3机座振动偏心模型
3.3.4“结构气隙”耦合偏心模型
3.4本章小结
参考文献
第4章 旋转电机电磁场数值模拟研究方法
4.1典型旋转电机参数化建模
4.1.1旋转电机参数化模型
4.1.2旋转电机参数化偏心模型
4.2电机瞬态电磁场数值模拟方法
4.2.1电机瞬态电磁场数值计算方法
4.2.2激励源设置
4.2.3计算网格剖分
4.2.4负载类型设置
4.2.5损耗设置
4.2.6瞬态计算求解器
4.2.7显示和输出计算结果
4.3本章小结
参考文献
第5章 典型偏心气隙故障下电磁场数值模拟研究
5.1静态偏心对电磁特性的影响研究
5.1.1径向磁通密度分布
5.1.2电磁力密度及其时空分布
5.1.3电磁转矩脉动特性
5.1.4不平衡磁拉力及其矢量分布
5.2动态偏心对电磁特性的影响研究
5.2.1径向磁通密度分布
5.2.2电磁力密度及其时空分布
5.2.3电磁转矩脉动特性
5.2.4不平衡磁拉力及其矢量分布
5.3混合偏心对电磁特性的影响研究
5.4轴向不均匀气隙偏心对电磁特性的影响研究
5.4.1磁通密度
5.4.2不平衡磁拉力
5.5本章小结
参考文献
第6章 大型旋转电机电磁仿真及模态分析研究
6.1大型感应电机电磁仿真
6.1.1厂用水泵电机YKKL500-6
6.1.2凝结水泵电机YLKS560-4
6.1.3常规岛除盐水泵电机280S-2
6.1.4大型感应电机与小型永磁同步电机研究结论对比
6.2旋转电机模态分析方法
6.2.1旋转电机整机模型
6.2.2模态分析方程
6.2.3材料设置
6.2.4约束条件
6.2.5固有频率及模态振型
6.3旋转电机固有频率及模态振型研究
6.3.1卧式电机模态分析
6.3.2立式电机模态分析
6.4旋转电机固有频率及模态振型研究
6.4.1底座连接形式对卧式电机模态的影响
6.4.2底座连接形式对立式电机模态的影响
6.4.3垫片材料对卧式电机模态的影响
6.4.4垫片材料对立式电机模态的影响
6.4.5固有频率及模态振型研究结论
6.5本章小结
参考文献
第7章 偏心故障旋转电机多物理场信号特征研究
7.1时频分析方法基本理论
7.1.1基本概念
7.1.2基本方法及其应用
7.2旋转设备信号组分
7.2.1循环平稳信号
7.2.2旋转机械信号的组分模型
7.2.3旋转机械信号的组分分析
7.3旋转设备信号调制与解调
7.3.1信号调制分析
7.3.2信号解调分析
7.3.3基于两次FFT的解调分析方法
7.4旋转设备信号调制特征提取方法
7.4.1循环平稳分析方法
7.4.2主成分分析法
7.4.3基于主成分分析法的信号解调算法
7.5基于磁固耦合的偏心故障电机信号特征研究
7.5.1典型旋转电机电磁振动测试实验设计方法
7.5.2磁通密度调制机理分析
7.5.3不平衡磁拉力调制机理分析
7.5.4电机振动调制机理分析
7.6基于磁-固-流多场耦合的偏心故障电机信号特征研究
7.6.1典型旋转设备电磁振动流场测试实验设计方法
7.6.2磁通密度激励机理分析
7.6.3电磁力激励机理分析
7.6.4电机振动激励机理分析
7.6.5压力脉动激励机理分析
7.6.6研究结论
7.7本章小结
参考文献
第8章 与深度学习结合的典型旋转设备故障诊断技术及应用
8.1深度学习理论的基本概念
8.1.1机器学习的基本概念
8.1.2深度学习模型的基本概念
8.1.3深度学习的经典算法
8.2基于DPCA与CNN的涡旋压缩机故障诊断策略研究
8.2.1故障诊断策略
8.2.2涡旋压缩机非稳态工况实验平台
8.2.3故障实验类型
8.2.4基于DPCA的图像增强方法
8.2.5PCA-VGG故障诊断模型
8.2.6模型测试结果与讨论
8.2.7模型优化策略
8.2.8研究结论
8.3基于DPCA与BPNN的涡旋压缩机故障诊断策略研究
8.3.1故障诊断策略
8.3.2实验平台与故障实验
8.3.3 Hu矩函数与早停法
8.3.4 BPNN-PCA故障诊断模型
8.3.5模型测试结果与讨论
8.3.6模型优化策略
8.3