基于D-S证据理论的感应电动机转子故障诊断方法研究

• 作者: 侯新国 吴正国 夏立
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 感应电动机 小波包变换 BP 神经网络 D-S证据理论 故障诊断
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 36-41
• 页数: 6页
• 分类号: TM711|TP277
• 字数: 4094字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6753.2004.06.007

摘要

提出运用D-S(Dempster-Shafer)证据理论对感应电动机转子断条故障进行识别的故障诊断方法.基于小波包变换的频率划分特性,对定子电流信号进行小波包分解,建立了转子断条故障的特征矢量,提取转子断条故障的特征信息,利用BP神经网络对其识别的结果形成彼此独立的证据,并根据D-S证据融合规则进行融合处理,以实现对电动机转子断条故障的准确识别.实验结果表明,该方法克服了传统基于FFT分析方法难以提取故障特征频率分量的难点,提高了故障诊断的判决精度,可实现转子断条故障的可靠诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯新国	海军工程大学电气工程系	57	859	16.0	28.0
2	吴正国	海军工程大学电气工程系	148	3207	29.0	51.0
3	夏立	海军工程大学电气工程系	113	1509	19.0	32.0