文档名：基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断
摘要：为提高异步电机转子故障诊断的可靠性,文中介绍了一种基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断方法.采用定子电流信号和振动信号的频谱特征融合作为转子断条以及气隙偏心故障的诊断依据,首先对信号进行小波包分解,获得不同小波包频带节点下对应的能量分布,并与正常电机信号进行比较,进而对能量异常的信号频段进行小波包节点重构,最后通过快速傅里叶变换识别故障特征频率,诊断电机故障是否发生.通过仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性,对于电机运行状态的准确监测具有重要意义.
Abstract：Aimingtoimprovethereliabilityofrotorfaultdiagnosisforinductionmotor,thispaperproposedamethodofrotorfaultdiagnosisforinductionmotorbasedonwaveletpacketenergyanalysisandsignalfusion.Thefrequencyspectrumfusionofstatorcurrentsignalandvibrationsignalisusedasthediagnosisbasisofrotorbrokenbarfaultandairgapeccen-tricfault.Firstly,thesignalisdecomposedbywaveletpackettoobtainthecorrespondingenergydistributionunderdiffer-entwaveletpacketfrequencybandnodesandcompareitwiththenormalmotorsignal.Then,thewaveletpacketnodere-constructioniscarriedoutforthesignalfrequencybandwithabnormalenergy.Finally,thefaultcharacteristicfrequencyisidentifiedbythefastFouriertransformtodiagnosewhetherthemotorfaultoccurs.Throughsimulationanalysis,theef-fectivenessandpracticabilityoftheproposedmethodareverified,anditisofgreatsignificancefortheaccuratemonitoringofmotorrunningstate.
作者：张雅晖 杨凯 杨帆Author：ZHANGYahui YANGKai YANGFan
作者单位：华中科技大学电气与电子工程学院强电磁工程与新技术国家重点实验室,武汉430074;华中科技大学新型电机与特种电磁装备教育部工程研究中心,武汉430074
刊名：电测与仪表
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2024, 61(4)
分类号：TM343
关键词：故障诊断 异步电机 转子断条 气隙偏心 小波包分析 信号融合
Keywords：faultdiagnosis inductionmotor rotorbrokenbarfault airgapeccentricfault waveletpacketanalysis sig-nalfusion
机标分类号：TM343TP391.41TH133.33
在线出版日期：2024年4月23日
基金项目：国家重点研发计划，国家自然科学基金基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断[
期刊论文] 电测与仪表--2024, 61(4)张雅晖 杨凯 杨帆为提高异步电机转子故障诊断的可靠性,文中介绍了一种基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断方法.采用定子电流信号和振动信号的频谱特征融合作为转子断条以及气隙偏心故障的诊断依据,首先对信号进行小波...参考文献和引证文献
参考文献
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