基于遗传算法和小波包分析的异步鼠笼电动机故障诊断方法探究

• 作者: 方磊 牛小玲 许允之 邵昊舒
• 来源期刊: 煤矿机电
• 学科: 工学
• 关键词: 电动机故障诊断 小波包分析 遗传算法 特征属性
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 问题探讨
• 页码范围: 55-58,61
• 页数: 5页
• 分类号: TM307+.1|TP206+.3
• 字数: 3104字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16545/j.cnki.cmet.2017.03.017

摘要

在线检测电动机的故障一直是一个重点研究问题,总结近些年的研究,提出了一个通过定子的电流来检测的方法,即对监测出来的定子电流信号用小波降噪的方法进行降噪处理,得到去掉噪声后的信号,随后对处理后的信号利用小波包分析法分析,提取第四层的小波包系数进行傅里叶分析,提取其频谱中的特征量,而后对特征量进行编码.由于提取后的编码数量较大,为便于之后的判断,故对于编码后的特征向量进行遗传算法的化简,得到最简化的特征向量组,再根据最简化的特征向量组即可初步判断电动机的运行故障.该故障诊断方法的结果表明,该诊断方法可以较快地明确电动机存在的故障类型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许允之	中国矿业大学电气与动力工程学院	111	387	11.0	15.0
2	牛小玲	中国矿业大学电气与动力工程学院	29	109	6.0	9.0
3	方磊	中国矿业大学电气与动力工程学院	22	53	3.0	6.0
4	邵昊舒	中国矿业大学电气与动力工程学院	3	2	1.0	1.0