电工技术学报
電工技術學報
전공기술학보
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
2014年
1期
147-155
,共9页
史丽萍%王攀攀%胡泳军%韩丽
史麗萍%王攀攀%鬍泳軍%韓麗
사려평%왕반반%호영군%한려
感应电机%转子断条%骨干微粒群算法%小波包%支持向量机%故障诊断
感應電機%轉子斷條%骨榦微粒群算法%小波包%支持嚮量機%故障診斷
감응전궤%전자단조%골간미립군산법%소파포%지지향량궤%고장진단
Induction motors%broken rotor bars%bare-bone particle swarm optimization%wavelet packet%support vector machine%fault diagnosis
为了准确识别感应电机转子断条故障,本文提出一种基于骨干微粒群算法和支持向量机的故障诊断新方法,并给出了可行的诊断步骤和分析.首先根据故障电流信号的特点,提出一种基于骨干微粒群算法的基波滤除方法,用以消除基波分量对故障特征的影响.然后利用小波包频带能量分解技术,将残余电流信号分解到不同频带,形成感应电机运行状态的特征向量,并以此作为支持向量机的输入向量.采用“一对一”向量机进行分类,并利用骨干微粒群算法和交叉检验优化支持向量机模型参数.最后实验结果表明,该方法诊断感应电机转子断条故障能取得良好的效果.
為瞭準確識彆感應電機轉子斷條故障,本文提齣一種基于骨榦微粒群算法和支持嚮量機的故障診斷新方法,併給齣瞭可行的診斷步驟和分析.首先根據故障電流信號的特點,提齣一種基于骨榦微粒群算法的基波濾除方法,用以消除基波分量對故障特徵的影響.然後利用小波包頻帶能量分解技術,將殘餘電流信號分解到不同頻帶,形成感應電機運行狀態的特徵嚮量,併以此作為支持嚮量機的輸入嚮量.採用“一對一”嚮量機進行分類,併利用骨榦微粒群算法和交扠檢驗優化支持嚮量機模型參數.最後實驗結果錶明,該方法診斷感應電機轉子斷條故障能取得良好的效果.
위료준학식별감응전궤전자단조고장,본문제출일충기우골간미립군산법화지지향량궤적고장진단신방법,병급출료가행적진단보취화분석.수선근거고장전류신호적특점,제출일충기우골간미립군산법적기파려제방법,용이소제기파분량대고장특정적영향.연후이용소파포빈대능량분해기술,장잔여전류신호분해도불동빈대,형성감응전궤운행상태적특정향량,병이차작위지지향량궤적수입향량.채용“일대일”향량궤진행분류,병이용골간미립군산법화교차검험우화지지향량궤모형삼수.최후실험결과표명,해방법진단감응전궤전자단조고장능취득량호적효과.
