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《基于小波和神经网络的异步电机转子故障诊断方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第19卷第1期数据采集与处理Vol.19No.12004年3月JournalofDataAcquisition&ProcessingMar.2004文章编号:100429037(2004)0120032205基于小波和神经网络的异步电机转子故障诊断方法研究1112侯新国,夏立,吴正国,赵永玲(1.海军工程大学电气工程系,武汉,430033;2.湛江92854部队车械修理厂,湛江,524005)摘要:基于小波包变换的频率划分特性,对定子电流的Park矢量模信号进行小波包分解,建立了转子断条的故障特征矢量,准确地提取了转子断条故障的特征信息,克服了传统基于FFT分析方法难以提取故障特征频率分量的难
2、点,结合BP神经网络非线性映射及分类识别的优点,将BP神经网络应用于电机转子断条故障的识别,实验结果表明,该方法可实现转子断条故障的可靠诊断。关键词:异步电机;小波包变换;BP神经网络;故障诊断中图分类号:TM711;TN91114文献标识码:AFaultDiagnosisMethodforInductionMotorBasedonWaveletTransformationandNeuralNetwork1112HOUXin2guo,XIALi,WUZheng2guo,ZHAOYong2ling(1.DepartmentofElectricalEngineering,NavalUniversi
3、tyofEngineering,Wuhan,430033,China;2.UnitNo.92854OrdnanceRepairmanShop,Zhanjiang,524005,China)Abstract:ThewaveletpacketdecompositionoftheParkvectormodulusofthestatorcurrentiscarriedoutbasedonfrequencypartitioncharacteristicsofthewaveletpackettransformation.Thefaultcharacteristicvectorofthebrokenroto
4、rbarsisestablished,andthecharacteristicin2formationofthebrokenrotorbarsispickedup.Hence,thedifficultyinthepick2upoffaultcharacteristicfrequencyontraditionalFFTanalysisisovercome.Moreover,theBPneuralnet2workisappliedtothediagnosisofthebrokenrotorbarsusingthenonlinearmapandclassifica2tionrecongnition.
5、Experimentalresultsshowthatthemethodiseffectiveinthediagnosisofthebrokenrotorbars.Keywords:asynchronousmachines;waveletpackettransformation;BPneuralnetwork;faultdiagnosis障的非接触检测。但电机稳态运行时,转差率很小,引言使得最强的故障分量(1±2s)f0(k=1时)与基频分量的频率相当接近,且故障分量幅度值较小,易被异步电机转子导条断裂故障是导致电机失效[1]基频分量的泄漏及环境的噪声淹没,使检测的准确的重要原因之一,电机故障
6、的10%左右是由转性降低,因此长期以来一直是电机故障检测的一个子断条与转子端环断裂故障引起的。准确检测异步难点。文[3]提出了利用样条小波抵消工频信号分电机转子故障所表现出来的故障特征,是电机故障量影响,并取得了一定的效果;本文提出了一种基诊断的关键,也是电机故障诊断的难点。常用的转于小波和神经网络的转子故障诊断方法,并应用于子故障检测方法有多种,根据使用的信号不同有振[2]电机转子断条故障诊断。动监测、电流监测、磁通监测等。由于定子电流信号监测可做成非侵入式,因而得到充分重视。异步1小波包分解及故障特征的提取电动机转子断条故障时,定子电流中产生特征频率为(1±2ks)f0(f0为基频,s为滑
7、差率,k为整数)的111小波包分解的基本原理谐波分量,通过对定子电流频谱分析,可以实现故小波包变换是小波变换的延伸,它较好地解决收稿日期:2003206216;修订日期:2003209210©1994-2009ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net第1期侯新国,等:基于小
