基于变模态分解的三相异步电机故障特征提取方法及设备

AITNT
正文
推荐专利
基于变模态分解的三相异步电机故障特征提取方法及设备
申请号:CN202410770751
申请日期:2024-06-14
公开号:CN118797319A
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
本发明的一种基于变模态分解的三相异步电机故障特征提取方法及设备,包括通过设置基于包络熵改进的VMD分解算法,用于确定故障分解参数,提取故障频点,判断定子绕组匝间短路和转子断条故障及其程度;通过分析EMD的端点效应和模态混叠现象,确定VMD分解参数,从而有效提高电流中故障频点的准确性和稳定性。本发明通过对匝间短路和转子断条故障特征的研究,更加全面地了解了该故障在振动、电流、频谱等方面的表现特征,从而为电机故障诊断方法的改进和优化提供了重要依据。
技术关键词
三相异步电机故障 特征提取方法 分解算法 电机故障诊断方法 混叠现象 匝间短路 信号 转子断条故障 频率 定子绕组 包络 参数 故障特征 处理器 计算机设备 端点 序列 电流 存储器 效应
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于激光雷达的动态物体识别与追踪方法
动态物体识别 光学图像传感器 追踪方法 光学图像数据 激光雷达传感器
2
一种电气自动化供电系统检测方法
碳刷 电流 序列 供电系统 判定发电机
3
一种基于多模态数据的农业智能分析与决策方法
农业决策方法 农业智能 智能决策方法 个性化建议 多模态信息融合
4
一种含有界且相关不确定性结构的模态参数辨识方法
不确定性参数 模态参数辨识方法 不确定性结构 矩阵 特征值
5
一种分解分类再重构的UUV自噪声分离方法
频域特征 时域特征 无人水下航行 表达式 经验模态分解算法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号