【摘 要】
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针对矿用异步电机故障时定子电流信号非线性非平稳性的特点,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵与人工神经网络(ANN)结合的转子故障诊断方法。首先利用EEMD将电机定子电流信号分解为一系列本征模态函数(IMF);其次通过互相关准则,选取信息最丰富的IMF分量并计算其能量熵来构造故障特征向量;最后将特征向量输入人工神经网络(ANN)进行训练和状态识别。实验通过Ansys Maxwell软件对故障电机建模获得仿真电流数据,验证了该方法是一种可行的矿用电机故障诊断方法,相较于传统频谱分析更为可靠,可实
【机 构】
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西安科技大学电气与控制工程学院,中煤科工集团常州研究院有限公司,天地（常州）自动化股份有限公司
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划-陕煤联合基金(2019JLM-51),天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项资助项目(2020-TD-QN002)。
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针对矿用异步电机故障时定子电流信号非线性非平稳性的特点,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵与人工神经网络(ANN)结合的转子故障诊断方法。首先利用EEMD将电机定子电流信号分解为一系列本征模态函数(IMF);其次通过互相关准则,选取信息最丰富的IMF分量并计算其能量熵来构造故障特征向量;最后将特征向量输入人工神经网络(ANN)进行训练和状态识别。实验通过Ansys Maxwell软件对故障电机建模获得仿真电流数据,验证了该方法是一种可行的矿用电机故障诊断方法,相较于传统频谱分析更为可靠,可实
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