【摘要】：針對煤礦井下隔爆電動機故障數(shù)據(jù)獲取難且故障數(shù)據(jù)雜亂、非線性等問題,提出了一種基于支持向量機與粗糙集的隔爆電動機故障診斷方法。該方法采用小波包對隔爆電動機定子瞬時功率進行頻譜分析,并提取故障特征量;利用粗糙集的約簡特性消除故障特征量冗余數(shù)據(jù),將約簡后的故障特征量作為支持向量機的輸入樣本,實現(xiàn)隔爆電動機轉(zhuǎn)子故障診斷和分類。仿真結(jié)果表明,該方法故障診斷結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到92.857 1%。
[Abstract]:A fault diagnosis method of flameproof motor based on support vector machine and rough set is proposed to solve the problems such as the difficulty of obtaining fault data of flameproof motor in coal mine and the clutter and nonlinearity of fault data. In this method, the frequency spectrum of the instantaneous power of the flameproof motor stator is analyzed by wavelet packet, and the fault characteristic quantity is extracted, and the redundant data of the fault characteristic quantity is eliminated by using the reduction characteristic of the rough set. The reduced fault feature is used as input sample of support vector machine to realize fault diagnosis and classification of flameproof motor rotor. Simulation results show that the accuracy of fault diagnosis is 92.857. 1%.
【作者單位】： 西安科技大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;神華寧煤集團礦山機械制造維修分公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51277149) 陜西省教育廳科研計劃項目(14JK1472)
【分類號】：TD684

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本文編號：2181281