基于支持向量机的电机转子断条故障诊断

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1、2006年8月电工技术学报Vol.21No.8第21卷第8期TRANSACTIONSOFCHINAELECTROTECHNICALSOCIETYAug.2006基于支持向量机的电机转子断条故障诊断12陈理渊黄进（1.中南大学信息科学与工程学院长沙4100832.浙江大学电气工程学院杭州310027）摘要交流电动机转子断条故障诊断的问题可以归结为模式分类的问题，支持向量机是近几年来涌现的一种新型的针对小样本集合具有较好分类效果的方法。根据断条故障在定子电流谱中产生相应特征分量，本文利用窗提取的方法对定子电流谱进行转换，在不损失故障特征信息的前提下构造低维数特征空间，并在其中用SVM进行分类。同时

2、针对实际应用中转差率s由于负载的变化而使故障特征频率位置发生变化的问题，分别在恒定负载和变负载条件下进行试验。断条情况为无断条、一根断条、连续两根断条三类，结果表明在恒定负载和变负载条件下都有较高的诊断正确率。同时因为整个诊断过程可以实现自动化，所以可实现在线诊断。关键词：交流电动机故障诊断转子断条支持向量机中图分类号：TM18；TM343MotorBrokenRotorBarFaultDiagnosisWithSupportVectorMachine12ChenLiyuanHuangJin（1.CentralSouthUniversityChangsha410083China2.Zhejia

3、ngUniversityHangzhou310027China）AbstractThediagnosisofACmotorbrokenrotorbarfaultfallsintothecategoryofpatternclassificationinsomerespects.Supportvectormachine(SVM)hasgoodperformanceforclassificationoversmallsampleset.ThispaperpresentsaSVM-basedmethodoffaultdiagnosisofbrokenrotorbarininductionmotor.A

4、sbrokenrotorbarcausesfrequencycomponentsinstatorcurrentpowerspectra,featuredatasetsareconstructedfrompowerspectraofstatorcurrentwithawindowingmethodwhichreducesthedimensionoffeaturesetsefficientlyandkeepsthefaultfeatureinformation.Becausefaultfeaturefrequencyvariesasloadchangedinpractice,experiments

5、aretakenwithstableloadandwithunstableloadrespectively.Motorrotorconditionstestedarehealth,onebrokenbar,twoneighboringbrokenbar.TwoSVM-basedclassifiersareconstructed;oneclassifierdetectshealth,oneortwobrokenrotorbarandthesecondclassifierdetectsfaultorhealth.Experimentsshowtheresultsarepromisingforeac

6、hcondition,whichmeansSVMarepracticalforusetodetectbrokenrotorbarfault.Andbecausetheprocedurescanbefinishedautomatically,itissuitableforonlinediagnosissystem.Keywords：ACmotor,faultdiagnosis,brokenrotorbar,SVM的转子应力不平衡有关。转子断条故障诊断方法的研1引言究在近20年中一直是一个热点，诊断的方法包括振动[2][3～5][6]转子断条是笼型感应电动机常见的故障之一，分析、电流特征分析、有限

7、元方法、人工智能[1]方法[7,8]等，其中研究比较多的方法是定子电流特征分占电机故障的5%～10%。转子断条发生的原因与[5,9][3,5,8]电机的热、电、磁、机械和环境相关的诸多因素导致析。诸多的分析和试验表明，在转子出现断条时，因为转子电流不对称，会在定子电流中产生一个频率为(1±2s)f（其中s是转差率，f是电源频率）国家自然科学基金资助项目（50307011）。的额外电流成分。而定子电