基于支持向量机与粗糙集的隔爆电动机故障诊断

发布时间：2018-08-13 14:38

【摘要】：针对煤矿井下隔爆电动机故障数据获取难且故障数据杂乱、非线性等问题,提出了一种基于支持向量机与粗糙集的隔爆电动机故障诊断方法。该方法采用小波包对隔爆电动机定子瞬时功率进行频谱分析,并提取故障特征量;利用粗糙集的约简特性消除故障特征量冗余数据,将约简后的故障特征量作为支持向量机的输入样本,实现隔爆电动机转子故障诊断和分类。仿真结果表明,该方法故障诊断结果准确率达到92.857 1%。
[Abstract]:A fault diagnosis method of flameproof motor based on support vector machine and rough set is proposed to solve the problems such as the difficulty of obtaining fault data of flameproof motor in coal mine and the clutter and nonlinearity of fault data. In this method, the frequency spectrum of the instantaneous power of the flameproof motor stator is analyzed by wavelet packet, and the fault characteristic quantity is extracted, and the redundant data of the fault characteristic quantity is eliminated by using the reduction characteristic of the rough set. The reduced fault feature is used as input sample of support vector machine to realize fault diagnosis and classification of flameproof motor rotor. Simulation results show that the accuracy of fault diagnosis is 92.857. 1%.
【作者单位】： 西安科技大学电气与控制工程学院;神华宁煤集团矿山机械制造维修分公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(51277149) 陕西省教育厅科研计划项目(14JK1472)
【分类号】：TD684

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本文编号：2181281