采用一种混合骨干微粒群优化算法的感应电机转子断条故障诊断

摘要：

在传统定子电流频谱分析中,感应电机转子断条故障特征经常被基波分量淹没而无法准确检测.针对该问题,提出一种基于混合骨干微粒群优化算法的转子断条故障诊断新方法.该方法首先根据电流信号与单位余弦基函数的内积最大准则,利用混合骨干微粒群算法强大的全局搜索能力,准确估计出基波波形参数;然后利用波形参数构造出基波表达式,并将其从原电流信号中剔除,达到突出故障特征的目的.针对微粒群算法在进化后期收敛缓慢的缺点,通过K-均值聚类方式,引入单纯形法对其进行改进,使整个算法的广度探索与深度开发能力得到了有效均衡.最后,对模拟数据和实测信号进行实验,结果验证了所提方法的有效性和优越性.

关键词：感应电机、转子断条、骨干微粒群优化算法、单纯形法、故障诊断

所属期刊栏目：32

分类号：TM343(电机)

资助基金：国家自然科学基金项目61005089;教育部科学技术研究重大项目311021

在线出版日期：2012-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：73-81