基于EMD和改进多重信号分类的感应电机故障检测方法

• 作者: 海本斋 魏艳鸣
• 来源期刊: 微特电机
• 学科: 工学
• 关键词: 感应电机 故障检测 经验模态分解 多重信号分类 Prony算法
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 设计分析
• 页码范围: 37-40,53
• 页数: 5页
• 分类号: TM346
• 字数: 3585字
• 语种: 中文

摘要

针对感应电机中多类型故障的检测问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和改进多重信号分类(MUSIC)算法的检测方法.通过采集器采集电机定子的稳态电流信号.利用EMD对稳态电流信号进行时域分解,获得包含丰富故障信息的两个本征模态函数(IMF).利用MUSIC算法对IMF进行频域分析,获得各类故障的特征频率,同时引入了Prony算法来确定IMF频谱中的幅值.基于故障频域特征,对转子断条、轴承缺陷和转子质量不平衡这3种故障进行检测.实验结果表明,该方法不仅能够应用于单一故障检测,还能够在多故障并发时准确检测出所有故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	海本斋		26	56	4.0	6.0
2	魏艳鸣		15	17	3.0	3.0