基于随机森林的异步电动机转子断条故障诊断

发布时间：2018-10-11 17:42

【摘要】：为了快速准确识别异步电动机转子断条故障,提出一种随机森林算法(Random Forests,RF)的异步电动机转子断条故障诊断方法。该方法以Park矢量模平方函数为故障特征提取手段,然后采用随机森林进行故障模式自动识别。Park矢量模平方函数方法可以较好地削弱定子电流中基频信号的影响,便于故障特征量的准确提取。而随机森林泛化能力好、训练时间短,提高了故障识别的成功率。实例验证表明,基于随机森林的异步电动机转子断条故障诊断方法性能良好。
[Abstract]:In order to identify rotor bar breakage fault of asynchronous motor quickly and accurately, a fault diagnosis method of rotor bar break for asynchronous motor based on random forest algorithm (Random Forests,RF) is proposed. In this method, the Park vector mode square function is used as the fault feature extraction method, and then the random forest is used for automatic fault pattern recognition. The Park vector mode square function method can effectively reduce the influence of the fundamental frequency signal in the stator current. It is convenient for accurate extraction of fault feature. But the random forest generalization ability is good, the training time is short, improved the success rate of fault identification. The example shows that the fault diagnosis method based on random forest for rotor broken bar of asynchronous motor has good performance.
【作者单位】： 中国矿业大学;国网四川省电力公司;
【分类号】：TM343

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本文编号：2264678