基于最小二乘支持向量机与能量频谱分析电机匝间短路故障诊断

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1、第40卷第2期华北电力大学学报Vo1．40，No．22013年3月JournalofNoahChinaElectricPowerUniversityMar．，2013doi：10．3969／j．ISSN．1007—2691．2013．02．006基于最小二乘支持向量机和能量频谱分析的电机匝间短路故障诊断许允之，方永丽，张晓(中国矿业大学信息与电气工程学院，江苏徐州221116)摘要：针对异步电机的构造与定子匝间短路故障，提出了一种基于最小二乘支持向量机和能量频谱分析的故障诊断方法，该方法通过样本误差来选择贡献量比较大的样本，同时又顾及到其它样本的一些属性，再通过最小二乘支持向量机来进行

2、训练，在保证算法的精度和推广的能力的同时，可以减少训练样本的数量，因而训练速度会很快。此方法具有鲁棒性和快速性，同时它也会削弱部分干扰样本的影响，从而减少误判的概率。实验结果显示，使用最小二乘支持向量机和能量频谱分析的故障诊断方法，对电机故障方式进行诊断具有一定的可行性和有效性。关键词：异步电机；匝间短路；故障诊断；支持向量机；能量频谱中图分类号：TM307文献标识码：A文章编号：1007—2691(2013)02—0030—04Themotorfaultdiagnosisofturn—·to-turnshortcircuitbasedonLS-SVMandenergyspectrum

3、analysisXUYun—zhi，FANGYong—li，ZHANGXiao(SchoolofInformationandElectricalEngineering，ChinaUniversityofMiningandTechnology，Xuzhou221116，China)Abstract：Aimingattheformationoftheasynchronousdynamoandthestatorinter—turnshortcircuitfaults，amethodoffaultdiagnosisbasedonLS-SVMandEnergyspectrumanalysisis

4、proposed．Thismethodchoosessampleswhichcontributesmorethroughcomparingthesampleerror，whiletakesthequalitiesofothersamplesintoaccount．ThentheLS—SVMisusedforsampletraining．Themethoddiminishestheamountofsamplesneededandinthemeantimeguar·anteestheprecisionofthealgorithmandthegeneralizationability．The

5、refore，thetraininggoesfast．Thismethodhasadvantagesontherobustnessandtrainingspeed，anditalsoweakenstheimpactofsomeinterferencesamples，thereforedecreasestheprobabilityoferroneousjudgment．Theresultsofexperiencepresentthatthemethodcombinesfeasibilityandeffectivenessforthefaultdiagnosisofinter-turnsh

6、ortcircuitofmotors．Keywords：asynchronousmachine；turn·to-turnshortcircuit；faultdiagnosis；SVM；frequencyspectrum统故障。这些都给电机故障的有效、快速诊断增0引言加了难度。但电机故障都是有其固有机理存在的，针对这些故障机理进行研究找出规律，同时电机内部由电路系统、磁路系统等多个独立利用丰富的经验选择出特征信号作为被检测量，而又相互关联的工作系统组成，因此，电机故障再加上有效地检测方法，就能实现电机故障诊断的起因和征兆往往表现出了多元性，其故障类型的目的。[1,23也是多种多样的，有电

7、气故障和机械故障，有缓本文将电机定子三相电流信号故障信号进行变故障和突变故障，有线性系统故障和非线性系采集，应用最小二乘支持向量机和能量频谱分析的故障诊断方法，对本文的电机故障方式进行诊收稿日期：2012—05—03第2期许允之，等：基于最小二乘支持向量机和能量频谱分析的电机匝间短路故障诊断31(2)定子匝间短路电阻为15kQ时的故障工1异步电机匝间短路故障模拟实验况下运行；(3)定子匝间短路电阻为20kn时的故障工异步电机故障诊断系统主要结构