【摘 要】
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研究了一种基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)与支持向量回归机(support vectorregression machine,SVRM)的感应电动机转子断条故障检测方法,能够快速
【基金项目】
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江苏建筑职业技术学院科研项目(JYA317-11)
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研究了一种基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)与支持向量回归机(support vectorregression machine,SVRM)的感应电动机转子断条故障检测方法,能够快速且准确地检测感应电动机转子断条特征分量的幅值与频率.MUSIC具有较好的检测精度和较高的频率分辨力,从而能快速有效地检测边频与基频分量频率的大小,对短时采样信号也同样适用,但其无法获得各分量的幅值与相位.基于MUSIC的这一缺陷,采用SVRM来检测各分量的幅值和相位,并进
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