【摘 要】
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电动机电流信号分析广泛应用于电机本身的监测和故障诊断,但该技术与转动系统的研究却比较少。针对转子系统的轴系不对中故障,提出了基于经验模态分解(EMD)和遗传算法支持向
【机 构】
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太原理工大学机械工程学院,煤矿综采装备山西省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51475318);山西省研究生教育创新项目(2016BY058)
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电动机电流信号分析广泛应用于电机本身的监测和故障诊断,但该技术与转动系统的研究却比较少。针对转子系统的轴系不对中故障,提出了基于经验模态分解(EMD)和遗传算法支持向量机(GA-SVM)的不对中故障诊断方法。首先通过EMD方法将电流信号分解成若干个本征模函数(IMF);然后计算各IMF分量的能量特征和峭度值;最后从包含有故障信息的IMF分量的能量特征和峭度值作为输入建立支持向量机(SVM)判断轴系故障类型。实验表明,该方法可以有效地实现对于转子系统不对中故障类型和故障程度的诊断,且相对于只依靠能量特征的诊
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