【摘 要】
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针对感应电机中多类型故障的检测问题,提出一种基于经验模态分解（EMD）和改进多重信号分类（MUSIC）算法的检测方法。通过采集器采集电机定子的稳态电流信号。利用EMD对稳态电流信号
【基金项目】
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河南省科技攻关重点项目(162102310442)
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针对感应电机中多类型故障的检测问题,提出一种基于经验模态分解（EMD）和改进多重信号分类（MUSIC）算法的检测方法。通过采集器采集电机定子的稳态电流信号。利用EMD对稳态电流信号进行时域分解,获得包含丰富故障信息的两个本征模态函数（IMF）。利用MUSIC算法对IMF进行频域分析,获得各类故障的特征频率,同时引入了Prony算法来确定IMF频谱中的幅值。基于故障频域特征,对转子断条、轴承缺陷和转子质量不平衡这3种故障进行检测。实验结果表明,该方法不仅能够应用于单一故障检测,还能够在多故障并发时准确检测出
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