Hilbert模量与MUSIC相结合的感应电机转子断条故障检测方法

作     者：张正勇 苟旭丹 严居斌 陈健飞 张玉鸿 Zhang Zhengyong;Gou Xudan;Yan Jubin;Chen Jianfei;Zhang Yuhong

作者机构：国网四川省电力公司经济技术研究院四川成都610041 成都城电电力工程设计有限公司四川成都610041 

出 版 物：《电气自动化》 (Electrical Automation)

年 卷 期：2018年第40卷第1期

页      码：116-118页

摘      要：为了提高异步电动机转子断条故障检测的及时性与准确性,将Hilbert模量与多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)相结合用于异步电机转子断条故障检测。Hilbert模量可以巧妙地转工频分量为直流分量,消除工频分量的不良影响。而MUSIC能够快速而准确地检测故障特征分量的频率大小,即使对于短时采样信号也有良好的性能,从而减少计算量。最后,通过仿真和以Y132M-4型感应电机进行试验验证了基于Hilbert模量与MUSIC相结合的异步电动机转子断条故障检测方法的有效性。

主 题 词：异步电动机 转子断条 Hilbert模量 多重信号分类(MUSIC) 故障诊断 

学科分类：080801[080801] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3886.2018.01.035

馆 藏 号：203282669...