電動機故障診斷技術的應用分析論文

　　無論是在學習還是在工作中，大家一定都接觸過論文吧，論文一般由題名、作者、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻和附錄等部分組成。相信寫論文是一個讓許多人都頭痛的問題，下面是小編收集整理的電動機故障診斷技術的應用分析論文，歡迎閱讀與收藏。

　　摘要：

　　當前，大型機械設備中安裝電動機是非常普遍的，是輔助機械設備生產功能的一種手段，然而電動機在長期不間斷工作，在電能轉化為機械能的過程中造成溫度持續(xù)上升、電動機性能降低、工作效率低下、電動機出現故障的情況，因此故障診斷技術的快速發(fā)展是延長電動機使用壽命的關鍵。本文立足于現實角度，針對現階段電動機容易出現故障的類型，維修管理中應用的故障診斷技術的如何應用進行分析。希望通過本次研究，來探討故障診斷技術在電動機維修管理上的應用情況，從而對相關專業(yè)知識有更深層次的理解。

　　關鍵詞：

　　故障診斷技術,電動機,維修管理,技術

　　引言：

　　電動機的出現可以追溯到上個世紀初，隨著二次工業(yè)革命的快速發(fā)展，電動機發(fā)揮了巨大的作用。隨著我國科學技術、生產技術的突飛猛進，電動機在制造業(yè)、工業(yè)、農業(yè)中發(fā)揮了巨大的作用。然而長時間通過工程機械高頻率使用電動機，很容易造成電動機故障。因此，故障診斷技術也順勢而生，當前電動機的故障主要包括四種類型，然而該如何進行故障診斷，從而對癥下藥，是當前專家學者與技術人員共同重視的問題，也是需要持續(xù)研究的課題。

　　1、電動機出現的故障類型分析

　　1.1轉子故障

　　轉子故障主要是因為電動機在長期運行的過程中，由于轉子長期處于機械制動的高頻率里，所以很容易存在轉子故障。電動機轉子也包括兩個板塊：定位軸承、非定位軸承。定位軸承主要是承擔轉子在高速運轉過程中承擔負荷力度。在電動機運行的過程中為了避免其他外部作用力造成的損害電動機的情況，還需要安裝非定位軸承。

　　因此，定位軸承與非定位軸承都可能因為電動機遭受了各種作用力造成損害或者損毀的情況，最終導致電動機出現轉子故障，這種故障出現是電動機的常見故障之一，也是電動機無法持續(xù)運轉的關鍵因素，最終形成斷條。

　　1.2定子故障

　　定子故障的產生很大程度是因為電動機的外部絕緣體受到了損害導致的；還有一種可能是由于電動機在使用的過程中出現了匝間短路故障。一旦出現了匝間短路則匝間絕緣需要承擔暫態(tài)過電壓。出現這種情況很大程度上是由于電動機長期處于較差環(huán)境中，并且持進行高速作業(yè)，造成的短路故障、絕緣變形、絕緣損壞的情況下出現的定子故障。

　　定子故障的產生也是非常常見的，維修人員可以通過故障檢修技術來探討電動機的使用狀況、預計電動機的未來使用壽命。定子故障的產生也說明電動機的各個零部件、線路的性能出現了問題。

　　1.3氣隙偏心故障

　　氣隙偏心故障的產生是由于電動機在組裝過程中產生零部件、線路出現偏差。出現這種故障一般情況下是由于組裝問題、組裝人員專業(yè)素質導致的。

　　出現氣隙偏心故障的另一原因就是電動機長期作業(yè)，在不斷震動和高頻度使用的過程中造成了零部件松動、軸承故障，或者是因為定子鐵芯內徑的橢圓度不符合電動機的長期作業(yè)指標，從而導致的氣隙偏心故障。一旦出現這種故障，很容易產生連鎖效應，導致電動機無法正常運作，最終導致定子、轉子之間出現了間隙。當電動機無法正常運轉時，自然對工程機械的使用造成了困難。

　　1.4軸承故障

　　軸承故障的產生原因與氣隙偏心故障有相似之處，也是由于零部件長期作業(yè)的過程中出現了松動、間隙之后產生的問題。由于軸承承擔著電動機運轉的多方力量，所以在實際運作的過程中很容易出現溫度升高的情況。當溫度不斷升高，則軸承的徑桿因熱量影響，產生脹力，從而使軸承松動。電動機的軸承受到轉子重力的影響，也必然會導致軸承徑桿的表面因為長時間的旋轉導致了磨損的情況。再加上軸承圈和軸表面在長期的旋轉中呈現機械摩擦，最終導致電動機內部出現熱量，最終對軸承造成破壞，導致電動機無法正常、持續(xù)的運轉。

　　2、電動機故障診斷技術的應用分析

　　2.1神經網絡診斷

　　神經網絡診斷的方法是目前使用較多的一種診斷方法。神經網絡診斷是模仿人類大腦神經元結構，將電動機內部作為大腦結構，從而建立起非線性動力學網絡系統，最終由各個單元進行集成式掃描處理，高度并聯。

　　通過互聯網數學模擬的能力，進行電動機的故障診斷工作。神經網絡診斷方法與傳統的計算機診斷方法有所不同。只需要通過軟件編制相應的程序，以軟件編制任務為基礎，高度實行診斷指令，感知與處理電動機內部各個零部件的參數、具體數據，并對比故障之前的.電動機各項零部件的參數，從而掃描出高故障的零部件樣本。

　　通過這種方法，能夠更強的感知到電動機內部故障，判斷是定子故障還是轉子故障，并判斷什么區(qū)域的零部件出現了松動、磨損的情況。因此，可以看出神經網絡診斷主要是將電動機內部各項參數提前掌握，最終實現運算、對比、掃描工作來確診。

　　2.2專家系統診斷

　　專家系統故障診斷與神經網絡診斷有相似之處，前者是依靠互聯網數字技術，而專家系統診斷則是依靠了人工智能技術。該技術是綜合了電動機故障檢修相關專家的意見，并結合智能技術檢測電動機各項參數，最終進行綜合判斷。

　　在使用專家系統診斷時，工程師需要根據自身知識素養(yǎng)來建立診斷模型，通過模型對比，逐一排查的方式，對電動機故障確診。這種方法是目前較為新穎的檢測技術，在建立模型、與專家系統診斷結合的過程中，能夠對應解決故障，針對性延長電動機使用壽命，而且綜合判斷的準確率很高，在快速檢測中實現全面排查工作，還能夠對電動機有更加系統的診斷報告，幫助相關人員了解與判斷電動機狀態(tài)、未來預計使用壽命。

　　2.3信號處理診斷

　　信號處理診斷技術是針對電動機發(fā)生故障后發(fā)出信號、指令來判斷故障情況。除了一些先進的電動機機器設備外，一些企業(yè)會在電動機的絕緣設備上安裝診斷用信號處理裝置，通過安裝這種裝置，能夠完全對應信息處理要求。而維修人員、工程師則根據信號處理診斷技術，對電動機發(fā)出的信號時域、時頻來進行分析（分析內容是信號的時域、頻域、頻率分量的變化、信號非平穩(wěn)時的時變函數判斷），從而對相關設備發(fā)出的故障進行計算、參數對比，信號處理方式。

　　2.4混合診斷方法

　　混合診斷方法也是常見的故障診斷技術，是結合以往的應急型故障診斷方法（該方法需要綜合素質較高的工程師、檢修工人來進行，結合儀器檢測來綜合判斷電動機故障原因，但由于是肉眼檢測和主觀判斷檢測，所以準確率不高）的基礎上，結合電動機維修管理工作，實施定期維護、管理工作，來進一步獲取電動機內部定子、轉子、各項零部件的數據參數，從而避免一旦出現故障會出現明顯的數據誤差，不利于判斷重點損壞區(qū)域。當前，這種故障診斷技術隨著互聯網技術、數字技術的推進，也逐漸走向智能化，方便檢修人員實時進行參數對比，方便預判電動機的狀態(tài)，制定故障維修方案。

　　3、結束語

　　本文主要分析的是故障診斷技術在電動機維修管理中的應用，針對目前電動機故障類型進行系統分析與探討，并針對故障診斷技術的分別具體應用進行詳細的探討，希望通過本文的分析，能夠對相關專業(yè)知識有更深層次的了解。電動機是工程機械運行的重要組成部分，因此了解故障診斷技術的基礎上，能夠對相關專業(yè)研究有一定的引導作用。

　　參考文獻

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