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1、快速、精確地實(shí)現(xiàn)異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)具有重要的意義。本文在算法和硬件兩方面致力于此課題的研究,旨在提高算法的工程實(shí)用性并開發(fā)出一套便攜式故障檢測(cè)設(shè)備。
在算法方面,提出了一種基于奇異值分解(SVD)濾波和快速四階累積量(SFOC)旋轉(zhuǎn)不變信號(hào)參數(shù)估計(jì)技術(shù)(ESPRIT)的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)方法。SVD濾波方法可以理想地濾除電機(jī)定子電流信號(hào)的基頻分量與背景噪聲,從而凸顯轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率分量;四階累積量 ESPR
2、IT方法可以有效減少噪聲干擾、擴(kuò)展信號(hào)陣元并以高頻率分辨力提取定子電流信號(hào)中的轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率分量;特別是,將二者結(jié)合即可在短時(shí)采樣信號(hào)條件下以高頻率分辨力提取轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率分量。為了改善四階累積量 ESPRIT方法的快速性,提出了精簡(jiǎn)算法以消除均勻線陣的DOA(Direction Of Arrival)估計(jì)中的大量冗余數(shù)據(jù),從而大幅減小計(jì)算量。轉(zhuǎn)子斷條故障檢測(cè)實(shí)驗(yàn)表明:基于SVD和SFOC-ESPRIT的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故
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