一种异步电机转子复合故障的诊断方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种异步电机转子复合故障的诊断方法，特别涉及一种基于小波奇异值分解和神经网络的转子复合故障的诊断方法，属于电机故障诊断领域。
技术介绍
随着科学技术的进步和生活水平的需求，电力电子技术和电子控制技术不断发展带动着铁路技术的快速发展，电力机车技术不断改进，结构更加复杂，功能也更加健全。在考虑机车的快速性、舒适性、适用经济性等性能指标中，机车的安全可靠性是不容忽视的，它是铁路系统的重要指标。机车的安全可靠运行是铁路系统得以顺利发展的生命基础，关系着铁路事业的发展前景。牵引电机是电力机车的重要部件之一，也是故障发生较多、危及行车安全较大的部件之一，它的安全运行关系到整个机车的运行安全，开展牵引电机的故障诊断研究具有重要的现实意义。此外，牵引电机的运行条件和工作坏境十分恶劣，要使电机在运行过程中保持良好状态，对其进行正确的操作和维护保养也很关键，定期的检修保养牵引电机，可以提高机车运转率及延长电机使用寿命。小波变换是20世纪80年代中期发展起来的一种时频分析方法，比DCT(DiscreteCosineTransform)这样的傅里叶变换的性能更优越，具有多...
【技术保护点】
一种异步电机转子复合故障的诊断方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，通过仿真软件分别获得异步电机正常情况和转子断条偏心复合故障下的定子单相电流：步骤2，采用Morlet小波对步骤1获得的定子单相电流进行分解，得到电流信号的小波系数矩阵；步骤3，利用奇异值分解的方法对步骤2得到的矩阵进行分解，得到一系列的奇异值和其对应的子矩阵；步骤4，在步骤3的基础上剔除小波系数值最大的分量，然后分别重构异步电机正常情况和转子断条偏心复合故障下的定子单相电流；步骤5，对步骤4重构后的电流进行小波分解，计算各层的能量值，构造元素为各层能量值的特征向量；步骤6，重复步骤1‑5，获得若干组异步电...
【技术特征摘要】
1.一种异步电机转子复合故障的诊断方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，通过仿真软件分别获得异步电机正常情况和转子断条偏心复合故障下的定子单相电流：步骤2，采用Morlet小波对步骤1获得的定子单相电流进行分解，得到电流信号的小波系数矩阵；步骤3，利用奇异值分解的方法对步骤2得到的矩阵进行分解，得到一系列的奇异值和其对应的子矩阵；步骤4，在步骤3的基础上剔除小波系数值最大的分量，然后分别重构异步电机正常情况和转子断条偏心复合故障下的定子单相电流；步骤5，对步骤4重构后的电流进行小波分解，计算各层的能量值，构造元素为各层能量值的特征向量；步骤6，重复步骤1-5，获得若干组异步电机正常情况和转子断条偏心复合故障下的定子单相电流对应的特征向量作为训练样本对神经网络进行训练，其中，神经网络的输入为特征向量，输出为异步电机无故障、转子断条偏心复合故障；步骤7，实时采集异步电机的定子单相电流，根据步骤2...
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