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申请/专利权人：辽宁科技大学
申请日：2023-08-14
公开（公告）日：2023-11-28
公开（公告）号：CN117129857A
主分类号：G01R31/34
分类号：G01R31/34
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.02.27#实质审查的生效;2023.11.28#公开
摘要：本发明提供一种基于奇异值分解和LS‑Prony分析的电机转子断条故障诊断方法，对全负载条件下稳定运行的鼠笼电机，能够实现转子断条故障的实时、有效检测。首先通过由按列截断方式进行矩阵重构的奇异值分解算法对定子电流信号进行预处理，然后运用最小二乘Prony对预处理后的信号做故障特征的识别、诊断。包括：获取电机定子电流信号的数据及与其相应的转速的数据；对电流信号的数据转化为二维矩阵用作SVD的输入矩阵，求出奇异值矩阵；进行有效秩阶次的选取，将相邻奇异值作差后取绝对值，再将取得的相邻值作商，根据所得值的最大值来选取有用信号的奇异值来重构一维信号序列信号；进行LS‑Prony频谱分析，估计出预处理后电流信号；对电机健康状态进行诊断。
主权项：1.一种基于奇异值分解和LS-Prony分析的电机转子断条故障诊断方法，其特征在于，所述方法首先通过由按列截断方式进行矩阵重构的奇异值分解算法对定子电流信号进行预处理，然后运用最小二乘Prony对预处理后的信号做故障特征的识别、诊断；包括如下步骤：步骤A：获取电机在稳定运行条件下的单相定子电流信号的数据及与其相应的转速的数据；步骤B：对由步骤A获得的定子电流信号数据转化为二维矩阵用作SVD的输入矩阵，求出奇异值矩阵；步骤C：根据由步骤B得到的奇异值矩阵进行有效秩阶次的选取，将相邻奇异值作差后取绝对值，再将取得的相邻值作商，根据所得值的最大值来选取有用信号的奇异值来重构一维信号序列信号；步骤D：对步骤C所得到的重构后的一维信号序列x1，进行LS-Prony频谱分析，估计出预处理后电流信号的频率、幅值；步骤E：根据步骤D估计所得到的结果以及步骤A获取的转速数据，对电机健康状态进行诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁科技大学 基于奇异值分解和LS-Prony分析的电机转子断条故障诊断方法
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