基于遗传算法和小波包分析的异步鼠笼电动机故障诊断方法探究
许允之
邵昊舒
牛小玲
方磊
1.中国矿业大学电气与动力工程学院,江苏徐州,2211162.中国矿业大学电气与动力工程学院,江苏徐州,2211163.中国矿业大学电气与动力工程学院,江苏徐州,2211164.中国矿业大学电气与动力工程学院,江苏徐州,221116
摘要：在线检测电动机的故障一直是一个重点研究问题,总结近些年的研究,提出了一个通过定子的电流来检测的方法,即对监测出来的定子电流信号用小波降噪的方法进行降噪处理,得到去掉噪声后的信号,随后对处理后的信号利用小波包分析法分析,提取第四层的小波包系数进行傅里叶分析,提取其频谱中的特征量,而后对特征量进行编码.由于提取后的编码数量较大,为便于之后的判断,故对于编码后的特征向量进行遗传算法的化简,得到最简化的特征向量组,再根据最简化的特征向量组即可初步判断电动机的运行故障.该故障诊断方法的结果表明,该诊断方法可以较快地明确电动机存在的故障类型.
关键词：电动机故障诊断小波包分析遗传算法特征属性
分类号：TM307+.1(电机)TP206+.3(自动化技术及设备)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 55-58,61 )
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