【摘 要】
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针对异步电机形成复合故障时电流频谱存在的故障频率成分难以准确分离的问题,结合小波降噪算法与共振解调技术,提出一种异步电机复合故障分离方法。依托小波优良的时频局部化
【机 构】
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武汉科技大学信息科学与工程学院,冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(60874109)
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针对异步电机形成复合故障时电流频谱存在的故障频率成分难以准确分离的问题,结合小波降噪算法与共振解调技术,提出一种异步电机复合故障分离方法。依托小波优良的时频局部化特性,有效地区分信号中的突变部分和噪声,实现信号的降噪;利用软件方法实现共振解调,构造带通滤波器提取共振信息。利用Hilbert变换进行解调分析得到包含故障特征信息的低频包络信号,经过低通滤波、频谱分析后实现异步电机耦合故障分离和故障特征提取。实验结果表明,该方法使复合故障情况下的异步电机电流信号的故障特征频率更容易识别和分离。
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