【摘 要】
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提出了一种基于多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）与模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm,SAA）的异步电动机转子断条故障检测新方法。首先以转子断条
【机 构】
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项基金资助项目（11QG55）
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提出了一种基于多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）与模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm,SAA）的异步电动机转子断条故障检测新方法。首先以转子断条故障仿真信号检验MUSIC性能,结果表明：MUSIC对于短时信号具备高频率分辨力,可以准确计算转子断条故障特征分量以及其他分量之频率;但对诸频率分量幅值、初相角,MUSIC无能为力。为此,引入SAA确定诸频率分量幅值、初相角,效果理想。进而,对一台Y100L—2型3kW笼型
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