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基于MCSA和SVM的异步电机转子故障诊断
  • ISSN号:0254-3087
  • 期刊名称:《仪器仪表学报》
  • 时间:0
  • 分类:TM343[电气工程—电机]
  • 作者机构:[1]华侨大学电气工程系,泉州362021, [2]河海大学电气学院,南京210098
  • 相关基金:国家自然科学基金(50477010)、福建省青年科技术人才创新基金(2004J032)资助项目
中文摘要:

本文提出一种基于电机电流信号频谱分析和支持向量机的异步电机转子故障诊断方法,该方法可以利用支持向量机对电机电流频谱信号的特征信息和故障模式进行关联。对电机定子电流采样后,其信号经FFT变换后提取故障特征量作为支持向量机的输入,基于1对1算法构造了感应电机转子故障多类分类器。实验结果表明,该方法具有很好的分类和泛化能力,可以提高电机故障诊断的准确性。

英文摘要:

A fault diagnosis method for induction machine is presented, which is based on motor current signal analysis (MCSA) and support vector machine (SVM). This method correlates the motor current spectrum characteristic and the fault mode using SVM. The stator current is sampled, the fault spectrum is extracted from the sampling data through FFT, and the spectrum data are used as the input of the SVM. A multi-class fault classifier is constructed based on one to one strategy to identify different rotor faults. Experiment results show that this method has good classification and generalization ability, and improves the accuracy in rotor fault diagnosis of induction machine.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编:张钟华
  • 地址:北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:yqyb@vip.163.com
  • 电话:010-84050563
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-3087
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42481