基于MUSIC与SAA的笼型异步电动机转子断条故障检测

作者：孙丽玲; 许伯强; 李志远

来源：电工技术学报, 2012, (12): 205-212.

DOI：10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2012.12.028

• 异步电动机
• 转子故障
• 检测
• 多重信号分类
• 模拟退火算法 Induction motor
• rotor fault
• detection
• MUSIC
• SAA

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...

• 单位
  新能源电力系统国家重点实验室; 华北电力大学