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1、2006年8月電工技術(shù)學(xué)報(bào)Vol.21No.8第21卷第8期TRANSACTIONSOFCHINAELECTROTECHNICALSOCIETYAug.2006基于支持向量機(jī)的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷12陳理淵黃進(jìn)（1.中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院長沙4100832.浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院杭州310027）摘要交流電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷的問題可以歸結(jié)為模式分類的問題，支持向量機(jī)是近幾年來涌現(xiàn)的一種新型的針對(duì)小樣本集合具有較好分類效果的方法。根據(jù)斷條故障在定子電流譜中產(chǎn)生相應(yīng)特征分量，本文利用窗提取的方法對(duì)定子電流譜進(jìn)行轉(zhuǎn)換，在不損失故障特征信息的前提下構(gòu)造低維數(shù)特征空間，并在其中用SVM進(jìn)行分類。同時(shí)
2、針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中轉(zhuǎn)差率s由于負(fù)載的變化而使故障特征頻率位置發(fā)生變化的問題，分別在恒定負(fù)載和變負(fù)載條件下進(jìn)行試驗(yàn)。斷條情況為無斷條、一根斷條、連續(xù)兩根斷條三類，結(jié)果表明在恒定負(fù)載和變負(fù)載條件下都有較高的診斷正確率。同時(shí)因?yàn)檎麄€(gè)診斷過程可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，所以可實(shí)現(xiàn)在線診斷。關(guān)鍵詞：交流電動(dòng)機(jī)故障診斷轉(zhuǎn)子斷條支持向量機(jī)中圖分類號(hào)：TM18；TM343MotorBrokenRotorBarFaultDiagnosisWithSupportVectorMachine12ChenLiyuanHuangJin（1.CentralSouthUniversityChangsha410083China2.Zhejia
3、ngUniversityHangzhou310027China）AbstractThediagnosisofACmotorbrokenrotorbarfaultfallsintothecategoryofpatternclassificationinsomerespects.Supportvectormachine(SVM)hasgoodperformanceforclassificationoversmallsampleset.ThispaperpresentsaSVM-basedmethodoffaultdiagnosisofbrokenrotorbarininductionmotor.A
4、sbrokenrotorbarcausesfrequencycomponentsinstatorcurrentpowerspectra,featuredatasetsareconstructedfrompowerspectraofstatorcurrentwithawindowingmethodwhichreducesthedimensionoffeaturesetsefficientlyandkeepsthefaultfeatureinformation.Becausefaultfeaturefrequencyvariesasloadchangedinpractice,experiments
5、aretakenwithstableloadandwithunstableloadrespectively.Motorrotorconditionstestedarehealth,onebrokenbar,twoneighboringbrokenbar.TwoSVM-basedclassifiersareconstructed;oneclassifierdetectshealth,oneortwobrokenrotorbarandthesecondclassifierdetectsfaultorhealth.Experimentsshowtheresultsarepromisingforeac
6、hcondition,whichmeansSVMarepracticalforusetodetectbrokenrotorbarfault.Andbecausetheprocedurescanbefinishedautomatically,itissuitableforonlinediagnosissystem.Keywords：ACmotor,faultdiagnosis,brokenrotorbar,SVM的轉(zhuǎn)子應(yīng)力不平衡有關(guān)。轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法的研1引言究在近20年中一直是一個(gè)熱點(diǎn)，診斷的方法包括振動(dòng)[2][3～5][6]轉(zhuǎn)子斷條是籠型感應(yīng)電動(dòng)機(jī)常見的故障之一，分析、電流特征分析、有限
7、元方法、人工智能[1]方法[7,8]等，其中研究比較多的方法是定子電流特征分占電機(jī)故障的5%～10%。轉(zhuǎn)子斷條發(fā)生的原因與[5,9][3,5,8]電機(jī)的熱、電、磁、機(jī)械和環(huán)境相關(guān)的諸多因素導(dǎo)致析。諸多的分析和試驗(yàn)表明，在轉(zhuǎn)子出現(xiàn)斷條時(shí)，因?yàn)檗D(zhuǎn)子電流不對(duì)稱，會(huì)在定子電流中產(chǎn)生一個(gè)頻率為(1±2s)f（其中s是轉(zhuǎn)差率，f是電源頻率）國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（50307011）。的額外電流成分。而定子電
