【摘 要】
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提出了一种基于互高阶累积量的多信号分类法（Multiple Signal Classification,MUSIC）的异步电动机转子故障检测方法。由于断条故障特征频率分量易被基波分量泄漏及噪声淹没,而
【机 构】
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北华大学电气信息工程学院,新疆阿勒泰电力有限责任公司
【基金项目】
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吉林省杰出青年科研计划项目（20070129）
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提出了一种基于互高阶累积量的多信号分类法（Multiple Signal Classification,MUSIC）的异步电动机转子故障检测方法。由于断条故障特征频率分量易被基波分量泄漏及噪声淹没,而互高阶累积量可以有效抑制相关和非相关噪声,在混合噪声和信噪比很低（-20 dB）的情况下,该方法仍具有很高的谱分辨率和谱估计性能。仿真和试验结果表明,该方法在对电机转子断条故障检测时,在不需要对分析数据进行整周期采样的前提下,能准确检测出转子故障时电流中的故障特征成份,证明了该方法的有效性。
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