【摘要】：為了快速準(zhǔn)確識別異步電動機轉(zhuǎn)子斷條故障,提出一種隨機森林算法(Random Forests,RF)的異步電動機轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法。該方法以Park矢量模平方函數(shù)為故障特征提取手段,然后采用隨機森林進行故障模式自動識別。Park矢量模平方函數(shù)方法可以較好地削弱定子電流中基頻信號的影響,便于故障特征量的準(zhǔn)確提取。而隨機森林泛化能力好、訓(xùn)練時間短,提高了故障識別的成功率。實例驗證表明,基于隨機森林的異步電動機轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法性能良好。
[Abstract]:In order to identify rotor bar breakage fault of asynchronous motor quickly and accurately, a fault diagnosis method of rotor bar break for asynchronous motor based on random forest algorithm (Random Forests,RF) is proposed. In this method, the Park vector mode square function is used as the fault feature extraction method, and then the random forest is used for automatic fault pattern recognition. The Park vector mode square function method can effectively reduce the influence of the fundamental frequency signal in the stator current. It is convenient for accurate extraction of fault feature. But the random forest generalization ability is good, the training time is short, improved the success rate of fault identification. The example shows that the fault diagnosis method based on random forest for rotor broken bar of asynchronous motor has good performance.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué);國網(wǎng)四川省電力公司;
【分類號】：TM343

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本文編號：2264678