基于sVD-小波熵融合的电机系统故障分离方法.pdfVIP

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2019-03-12 发布于广西
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基于sVD-小波熵融合的电机系统故障分离方法.pdf

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－ ·电气与自动化 · 雷小亚，等 ·基于SVD 小波熵融合的电机系统故障分离方法－ DOI:10.19344/ j.cnki.issn1671 5276.2017.04.052 - 基于sVD 小波熵融合的电机系统故障分离方法 1,2 1,2 1,2 1,2 雷小亚 ,李贵子 ,王季 ,柴世文 (1. 甘肃省机械产品检测与技术评价重点实验室，甘肃兰州730030； 2. 甘肃省机械科学研究院，甘肃兰州730030) 摘要:为了抑制电网工频干扰对电流信号的影响，通过对复杂电流信号奇异值分解特性和小波熵分离特性的研究，提出一种高精度故障特征分离方法。该方法先结合SVD较强的消噪特性，对复杂电流信号做去噪处理；再对去噪后的电流信号，结合小波熵法进行故障特征分离。研究结果表明，该方法可以有效剔除电网工频的干扰，实现微弱信号的特征提取。关键词:机电系统；小波熵；电流信号；奇异值分解；故障诊断中图分类号:TN911.7 文献标志码:A 文章编号:1671-5276(2017)04-0186-03 Fault Isolation Method of Motor system Based on sVD ＆Wavelet Entropy 1,2 1,2 1,2 1,2 LEI Xiaoya ,LI Guizi ,WANGJi ,CHAI Shiwen (1.Gansu Key Laboratory of Mechanical product testing and technicalevaluation,Lanzhou730030,China; 2.GansuAcademy of MechanicalSciences,Lanzhou730030,China) Abstract:To restraintheeffect of powerfrequency interferenceoncurrent signals,this paperstudiesthecharacteristics of singular － value decomposition(SVD)and wavelet entropy and proposes a high precisionseparationmethodof faults,inwhichthestrongde- noising capability of SVDis usedtoeffectively eliminatethecomplex nosesignalandthe methodofwavelet entropy is usedtosepa- ratethefault current signals.The results showthat the methodcanbe usedto effectively eliminatethe powerfrequency interference and detect theweaksignal. Keywords:motorsystem;wavelet entropy;current signals;singularvalue decomposition;fault diagnosis