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86

作者：

孙丽玲，许伯强，李志远

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摘要：

提出了一种基于多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)与模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SAA)的异步电动机转子断条故障检测新方法.首先以转子断条故障仿真信号检验MUSIC性能,结果表明:MUSIC对于短时信号具备高频率分辨力,可以准确计算转子断条故障特征分量以及其他分量之频率;但对诸频率分量幅值,初相角,MUSIC无能为力.为此,引入SAA确定诸频率分量幅值,初相角,效果理想.进而,对一台Y100L—2型3kW笼型异步电动机完成了转子断条故障检测实验.实验结果表明:基于MUSIC与SAA的异步电动机转子断条故障检测方法是切实可行的,并且因仅需处理短时信号而适用于负荷波动,噪声等干扰严重情况.

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关键词：

异步电动机 转子故障 检测 多重信号分类 模拟退火算法

DOI：

10.1109/TEC.2012.2194148

被引量：

17

年份：

2012