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本书从提高电机故障分析与诊断水平、提高电机运行可靠性和降低维修成本的原则出发，本着兼顾故障分析的理论性、系统性，突出故障诊断方法的实用性、准确性的原则，全面系统地分析了电机故障机理，详细阐述了交流电机各种常见故障的诊断方法。全书共有12章，除第1章绪论外，分为三部分，部分主要讨论了故障诊断的一些共性问题，包括：第2章电机诊断理论与智能诊断方法；第3章电机绝缘分析与诊断；第4章电机轴承故障诊断。第二部分用较多的篇幅分析了电动机的故障诊断技术，包括：第5章电动机故障分析；第6章电动机故障的简易诊断；第7章电动机定子绕组故障的精密诊断；第8章电动机转子故障的精密诊断。第三部分详细分析了发电机故障诊断技术，主要包括：第9章发电机故障分析；第10章发电机定子故障的诊断；第11章发电机转子故障的诊断；第12章发电机漏水、漏氢、轴电压问题。全书用大量的篇幅详细地分析了电机故障诊断的各种新技术、新方法，总体上反映了当前国内外电机故障诊断的技术水平，具有很强的实用价值。本书适用于从事电机及其他电气设备故障诊断的工程技术人员阅读，也可作为高等院校电机和相关专业研究生和高年级本科生及教师教学参考用书。
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前言第1章绪论111设备故障诊断与状态维修1111设备诊断技术1112设备的状态维修412电机故障诊断6121电动机故障6122发电机故障7123电机故障的分析方法9124电动机故障诊断12125发电机故障诊断13第2章电机诊断理论与智能诊断方法1521故障模式与故障机理15211设备故障及故障率时段15212设备故障机理1722利用人体感官诊断设备故障21221人体感官检测特性21222人体感官对设备异常诊断2223基于逻辑的诊断与基于统计的诊断24231基于逻辑的诊断24232基于统计的诊断2624基于模糊的诊断技术27241模糊数学基础27242电动机模糊故障的诊断方法2925基于样板的诊断29251阈值诊断29252频率特性诊断29253指纹诊断3026故障诊断中的参数辨识法32261基于数学模型的故障诊断32262参数识别方法32263利用参数辨识法诊断笼型异步电动机转子断条故障34264小二乘的递推算法36265应用实例：异步电动机定转子参数的辨识3727故障诊断中的模式识别方法38271模式识别的基本概念38272故障诊断与模式识别38273贝叶斯决策判据40274从参数模型求特征42275模式识别在电机故障诊断中的应用4328专家系统及其在电机故障诊断中的应用47281人工智能诊断技术47282故障诊断专家系统48283实例一——发电机绝缘故障模糊专家系统50284实例二—— 汽轮发电机在线诊断专家系统5329人工神经网络在故障诊断中应用的基本类型55291人工神经网络在故障诊断中的应用56292基于人工神经网络的电机故障诊断方法58293应用实例一：基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统59294应用实例二：用人工神经元网络诊断发电机转子绕组匝间短路故障61210基于遗传算法的电机故障诊断方法63第3章电机绝缘分析与诊断6431电机的绝缘结构6432电机绝缘老化的诊断内容与判定标准65321电机绝缘老化65322电气设备绝缘的特征量68323电机绝缘诊断内容与诊断项目69324电机绕组绝缘的有关判定标准7233电机绝缘测试(试验)73331大型电机定子绕组绝缘诊断性试验纵览74332电机绝缘电阻与极化指数76333工频交流耐电压试验79334直流泄漏和直流耐电压试验81335介质损耗角正切tanδ(介质损耗因数)及其增量Δtanδ84336高压电机定子绕组超低频耐电压试验86337匝间绝缘的检查方法和耐电压试验89338绝缘电阻过低的诊断9134局部放电及其诊断(离线)92341电机局部放电产生机理与特征93342电机局部放电特性分析97343电机局部放电的测量与试验99344大电机定子绕组超宽频带局部放电现场检测103345电机局部放电的诊断10735电机局部放电的监测与诊断（在线）110351发电机局部放电在线监测技术110352信号的传播特性及测试系统的影响115353在线测试与传统测试方法的结果比较116354干扰信号特性及在线诊断的降噪声技术116355测试数据分析以及对策119356诊断实例121附录31GB 50150—2016《电气装置安装工程电气设备交接试验标准》（交流电机部分）124第4章电机轴承故障诊断13241电机轴承的故障分析与基本诊断方法132411滚动轴承典型结构及振动参数132412滚动轴承故障的主要形式与原因133413滚动轴承的故障诊断技术13642轴承的振动机理与故障轴承振动信号特征137421正常轴承的振动信号特征137422故障轴承振动信号的特点13843滚动轴承的振动测量与诊断技术140431滚动轴承的故障信号的测量与分析140432滚动轴承的简易诊断140433滚动轴承损伤的特征频率143434滚动轴承过热故障及处理实例14644电机轴承的诊断新技术与实例分析147441感应电动机轴承故障的检测技术147442基于小波变换及经验模态分解的电机轴承早期故障诊断151443电动机滚动轴承的故障诊断实例154第5章电动机故障分析15851电动机的基本结构及原理158511异步电动机的结构158512三相异步电动机的分类及性能参数16152电动机故障163521电动机故障类型与常见异常现象分析163522高压电动机故障168523电动机发生故障的原因分析171524定子绕组的故障分析173525转子绕组的故障分析：断条和端环开裂174526转子绕组的故障分析：绕线转子绕组的击穿、开焊和匝间短路177527电动机定子铁心的故障分析178第6章电动机故障的简易诊断17961电动机的故障检测诊断方法179611电动机运行前后的检查179612用常规仪器仪表检测电动机的状态181613电动机故障诊断的基本技术182614电动机的诊断过程183615电动机常见故障的诊断及处理方法18362电动机定子绕组故障的诊断187621定子绕组的短路故障187622
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本书及相关研究工作先后得到下列项目资助：江苏省应用基础研究基金资助项目：大型交流电机实时奇异信号检测与诊断方法的研究(BJ99009)河海大学自然科学基金项目：电气奇异信号的检测与分析第二届高校青年教师奖资助项目：电力元件健康诊断(教人司［2001］182号)国家自然科学基金项目：大型异步电动机早期电气故障研究（50477010）国家自然科学基金项目：双馈异步发电机电气故障及其诊断技术的基础研究（51177039）国家自然科学基金项目：双馈异步发电机内部故障的振动（声学）机理分析与机电（声）融合诊断研究（51577050）博士点基金项目：大型双馈异步风力发电机故障分析与健康预警研究（2009562311）上海汽车集团科学基金：电动汽车永磁同步电机健康诊断基础研究（1106）上海电气风电集团有限公司科学基金：适用于海洋环境的双馈发电机电刷滑环系统研究（W3600）国家电网公司重点科技项目：江苏电网调相机试验与状态监测技术研究（5210011700Z1）国网江苏省电力有限公司重点科技项目：同步调相机设备系统故障分析诊断技术研究（J2019114）谨以本书献给资助本书相关研究的上述基金项目及重点科技项目!电机是当前应用广的原动力和驱动装置，其数量之多、应用之广、地位之重要是其他任何设备不能与之相比的。全世界95%以上的电能是由各种交流发电机发出的，60%以上的动力装置是由各种电动机驱动的。无论是发电机还是电动机（以及目前在超、特高压输电中重新得到认可的调相机），不但台数不断增加，而且单台容量也在不断扩大，对可靠运行的要求越来越高。有时，在复杂生产线上的关键电机出现故障，即使电机功率不是很大，但其影响的不仅仅是电机本身，而是整个生产线。20世纪80年代以来，设备状态监测与故障诊断技术逐步应用于大型电机。在1987年，Tavner PJ与Penman J提出了电机状态监测与故障诊断的概念。电机故障分析与故障诊断是指根据在线监测电机相关运行参数（如电压、电流、转速、温度、振动、局部放电等），结合电机的历史运行情况，对电机故障进行分析与诊断，并采用适当方法评估电机当前的运行状态；若处于故障状态，则进一步确定故障的类型、发生部位、严重程度以及发展趋势。该项技术的出现引发了电机维修体制的一次革命，使传统的事后维修方式逐步转变为预知维修(状态维修)方式。通过对电机故障的分析与诊断，可以向现场运行人员提供必要的信息，以合理安排、组织预防性维修，从而避免恶性事故的发生。电机故障诊断为电机维修工作提供了强大的技术支持，为实现电机预知维修提供了必要的前提条件和技术手段，使传统的预防维修上升到预知维修，为弥补和克服传统电机维修制度的不足创造了条件。近30年来，电机故障诊断技术得到快速发展。国内外广大科研工作者纷纷致力于电机状态监测与故障诊断这一课题的研究，取得了大量研究成果，提出了众多各具特色的监测与诊断方法。特别是清华大学高景德、王祥珩先生在电机故障分析方面做出了杰出的贡献。本书是作者及其团队在长期从事电机及其他电气设备状态监测与故障诊断的科研工作和教学工作的基础上，总结了国内外近30年的研究成果，结合河海大学电气设备状态监测与故障诊断课题组多年来的教学与研究成果整理而成。本书核心内容已在河海大学本科生和研究生课程中讲授多轮。2008年，本书作者历时近10年出版了学术专著《电机状态监测与故障诊断》，在业内得到广泛关注，受到广大读者的好评。本书与该书的主要区别在于：《电机状态监测与故障诊断》注重学术性与系统性，部分内容对读者要求较高（其中篇基本定位于研究生及以上学历）；本书更侧重于工程应用性（适当兼顾学术性），在进行电动机、发电机故障分析的基础上，重点针对电动机、发电机主要故障的诊断方法进行分析，使读者适应面更宽（基于篇幅，电机状态监测技术不作为本书的重点内容）。全书共有12章，除第1章绪论外，分为三部分，部分主要讨论了故障诊断的一些共性问题，包括：第2章电机诊断理论与智能诊断方法；第3章电机绝缘分析与诊断；第4章电机轴承故障诊断。第二部分用较多的篇幅分析了电动机的故障诊断技术，包括：第5章电动机故障分析；第6章电动机故障的简易诊断；第7章电动机定子绕组故障的精密诊断；第8章电动机转子故障的精密诊断。第三部分详细分析了发电机故障诊断技术，主要包括：第9章发电机故障分析；第10章发电机定子故障的诊断；第11章发电机转子故障的诊断；第12章发电机漏水、漏氢、轴电压问题。全书用大量的篇幅详细地分析了电机故障诊断的各种新技术、新方法，总体上反映了当前国内外电机故障诊断的技术水平，具有很强的实用价值。本书在写作过程中得到中国工程院顾国彪院士；东南大学胡虔生教授、胡敏强教授、黄允凯教授；清华大学王祥珩教授；国网江苏省电力公司姜宁教授级高级工程师、王春宁教授级高级工程师、许洪华高级工程师、汤晓峥高级工程师、王抗博士、朱超博士；河海大学鞠平教授、李训铭教授、王宏华教授、韩敬东高级工程师、陈浈斐副教授，华北电力大学许伯强教授、万书亭教授；西南交通大学吴广宁教授；西安交通大学张冠军教授；华侨大学方瑞明教授；上海电力大学魏书荣教授；南瑞科技股份有限公司孙国城教授级高级工程师等专家的大力支持，在此表示诚挚的感谢。在本书写作过程中，部分博士生和研究生协助做了大量的工作，他们主要是蒋梦瑶、侯鹏飞、段大卫、杨启帆、朱昊、王立宪、颜锦、张玉良、李楠、崔佳嘉、王健、薛健侗、万可力、迮恒鹏，没有他们的帮助，本书很难及时推出，因此从某种意义上讲他们也是本书的作者。本书内容研究与写作过程中得到了多个基金项目资助，主要有：国家自然科学基金（50477010、51177039、51577050、51907052）；博士点基金项目（2009562311）；上海电气风电集团有限公司科学基金（W3600）；国家电网公司重点科技项目（5210011700Z1）等，在此表示感谢。本书由清华大学王祥珩教授主审，他以严谨的科学态度认真审阅了全部书稿，并提出了很多宝贵意见。中国水力发电工程学会理事、教授级高级工程师刘徽博士对全书进行了审阅，在工程应用方面提出了很多有意义的建议，使本书更具实用性。本书的写作还得到了机械工业出版社编审林春泉老师的大力支持与帮助，在此对他们为本书所做出的贡献表示感谢。电机状态故障诊断技术发展很快，各种新的技术不断出现，其间有关资料不断更新；随着研究课题的深入，本课题组也有不少新的研究成果产生。尽管笔者试图想使这本书尽可能完美地呈现给读者，但由于能力与精力有限，书中内容仍有局限与欠缺之处，有待不断充实与更新，衷心希望读者不吝赐教。Email：hhumhz@163.com马宏忠2021年2月于南京
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