基于MUSIC与SVRM的感应电动机转子断条故障检测

刘志坚; 李德路; 吴玮

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基于MUSIC与SVRM的感应电动机转子断条故障检测

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研究了一种基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)与支持向量回归机(support vector regression machine,SVRM)的感应电动机转子断条故障检测方法,能够快速且准确地检测感应电动机转子断条特征分量的幅值与频率.MUSIC具有较好的检测精度和较高的频率分辨力,从而能快速有效地检测边频与基频分量频率的大小,对短时采样信号也同样适用,但其无法获得各分量的幅值与相位.基于MUSIC的这一缺陷,采用SVRM来检测各分量的幅值和相位,并进行了性能分析.通过Y132M-4型感应电机进行实验研究,实验结果证明了该方法的正确性和优越性.

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来源
《微特电机》 |2018年第12期|30-3337|共5页
作者
刘志坚; 李德路; 吴玮;
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作者单位

江苏建筑职业技术学院;

徐州221116;

江苏建筑职业技术学院;

徐州221116;

江苏建筑职业技术学院;

徐州221116;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类感应电机;
关键词
感应电动机; 转子断条; 多重信号分类; 支持向量回归机;

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