简介:对感应电机堵转电流,转矩和功率因数的测量成为一种标准试验已有许多年了,转矩的测量从使用制动器,测矩器,转矩臂和刻度尺,经应变计和测力传感器演变到了加速试验,这个试验必须具有短的持续时间以防止损坏电机,大电机出现问题是因为不论在千伏安测量还是在转矩测量中,都受到设备的限制,当按额定电压与试验电压之比的平方分配工作电压时,降压进行的单个试验忽略了饱和的影响并导致了预测转矩和电流值的显著降低。本文了讨论了一些与试验方法有关的问题并阐述了怎样进行这些试验的方法及解释饱和效应的估计结果,最后,文章还叙述了怎样从试验数据中得到一些电机电路参数的方法。
简介:为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和非线性自回归神经网络模型(NARNN)的组合模型NARIMA。实现方法为:建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明:NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。