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基于骨干微粒群算法和支持向量機(jī)的調(diào)速電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷
5.1基波濾除和特征量提取
圖為調(diào)速電機(jī)的定子電流信號(hào)頻譜故障特征分量,由于調(diào)速電機(jī)的基波分量的泄漏及轉(zhuǎn)差率太小,wq被淹沒,而無法辨認(rèn)。在調(diào)速電機(jī)中,由于轉(zhuǎn)差率的增大和故障的加劇,故障特征沒有被關(guān)分量wq淹沒,但是仍就十分微弱。因此必須濾除基波分量,且不能影響故障特征分量,才能實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條故障的可靠檢測(cè)和診斷。
利用本文所提方法,對(duì)上述三種狀態(tài)的電流信號(hào)分別進(jìn)行濾除基波操作,獲得殘余調(diào)速電機(jī)的電流信號(hào)的頻譜所示。在這過程中,BBPSO算法的參數(shù)設(shè)置對(duì)殘余電流信號(hào)進(jìn)行3層Symlets小波包(經(jīng)多次嘗試該小波分解效果{zj0})分解,求取各頻段信號(hào)的能量,并歸一化。由于感應(yīng)調(diào)速電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障特征分量主要分布在電源頻率附近,因此選擇3,4, 5頻段信號(hào)能量作為特征參量,摒棄與感應(yīng)調(diào)速電機(jī)狀態(tài)變化關(guān)系較小或無關(guān)的頻段對(duì)故障診斷所帶來的干擾。所列信號(hào)的特征向量。