利用微粒群算法提取的正负序相量检测感应电机定子故障

摘要：

针对感应电机电流中转子断条故障特征分量、谐波和噪声影响定子故障诊断结果的问题,提出一种利用骨干微粒群优化(BBPSO)算法提取基波正、负序相量的故障检测方法.该方法利用BBPSO算法提取出三相定子电流的基波幅值和相位,进而直接计算出总的负序电流.由于在实际电机中,供电电压不平衡、电机先天不平衡和负载的变化等都会影响负序电流的大小,因此通过等效负序阻抗和支持向量机来消除这些非故障因素的影响,从而得到仅与定子故障相对应的残余负序电流,实现感应电机的定子故障诊断.实际电机实验结果表明,采用所提方法提取的残余负序电流能够更加可靠地诊断感应电机定子故障.

关键词：感应电机、定子、定子故障、骨干微粒群优化算法、负序电流、故障检测、支持向量机

所属期刊栏目：35

分类号：TM343(电机)

资助基金：教育部科学技术研究重大项目311021Project supported by the Key Project of the Ministry of Education in China311021

在线出版日期：2015-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：91-96