基于小波抗体记忆克隆算法的电机故障诊断

• 作者: 吴洪兵 唐敦兵 楼佩煌
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 小波分析 电机 人工免疫 抗体记忆克隆算法
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 741-745
• 页数: 5页
• 分类号: TH17|TM3
• 字数: 3650字
• 语种: 中文

摘要

针对电机定子、转子、轴承偏心、气隙偏心等故障,提出了一种将小波分析和抗体克隆算法相结合的故障诊断新方法.使用小渡技术对电枧定子电流监控数据进行预处理,对采样信号进行小波分解,提取各频段的能量,归一化后将能量作为故障诊断的特征向量.将得到的故障特征向量作为抗原,由算法建立的聚类中心作为免疫系统的抗体,然后利用抗体记忆克隆算法对故障样本进行故障识别分类.试验和应用结果表明,用小波记忆克隆算法能很好地分类出电机的各种工作状态,使电机故障诊断具有较高的正确率和浓缩率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	楼佩煌	南京航空航天大学机电学院	165	1587	22.0	30.0
2	吴洪兵	南京航空航天大学机电学院	11	14	2.0	3.0
4	唐敦兵	南京航空航天大学机电学院	116	1213	20.0	28.0