[发明专利]基于多模态PSO搜索MUSIC的感应电机断条检测方法在审

专利信息
申请号: 201810666877.2 申请日: 2018-06-26
公开(公告)号: CN108845257A 公开(公告)日: 2018-11-20
发明(设计)人: 王攀攀;王南丁;史丽萍;金荣泽;冯森;王佩月;尚健祎 申请(专利权)人: 中国矿业大学
主分类号: G01R31/34 分类号: G01R31/34
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 221116*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于多模态PSO搜索MUSIC的感应电机转子断条故障检测方法。首先测取任意一相定子电流瞬时信号,构建数据自相关矩阵;然后对相关矩阵进行特征值分解,并形成噪声子空间和信号子空间;接着,利用噪声子空间和信号频率向量构建适应度函数;最后利用多模态PSO在频率可行域内进行多谱峰搜索,实现断条故障特征频率的估计,根据电机转速与估计出的频率值判断电机是否处于故障状态。本发明利用智能群体搜索代替固定步长遍历搜索,不但能够准确检测转子断条故障,而且提高了频率的搜索效率、精度以及实时性,大大降低了计算开销。
搜索关键词: 搜索 多模态 噪声子空间 断条故障 矩阵 感应电机转子 转子断条故障 适应度函数 特征值分解 信号子空间 自相关矩阵 遍历搜索 电机转速 定子电流 断条检测 感应电机 故障状态 固定步长 计算开销 瞬时信号 搜索效率 特征频率 向量构建 信号频率 智能群体 准确检测 可行域 实时性 多谱 构建 电机 检测
【主权项】:
1.一种基于多模态PSO搜索MUSIC的感应电动机转子断条故障检测方法,其特征在于:将感应电机的实测电流信号作为观测数据,利用多重分类(MUSIC)算法构建噪声子空间和谱峰搜索适应度函数,然后利用多模态骨干微粒群优化算法(多模态PSO)搜索所有谱峰,实现信号各个分量的频率估计,根据电机转速和估计出的频率值判断电机是否处于故障状态,该方法具体步骤如下:步骤1:测取任意一相定子电流瞬时信号y(n),数据长度为N;步骤2:基于M个阵元构建M×N的矩阵,并保证M远大于信号个数P,求取自相关矩阵;步骤3:将自相关矩阵Ryy进行特征值分解,生成信号子空间S和噪声子空间G;步骤4:利用噪声子空间G和信号频率向量e(fi)构建适应度函数;步骤5:对信号频率向量中的fi进行实数编码形成种群微粒,利用多模态PSO在频率可行域内进行多谱峰搜索,估计出信号的各个分量的频率值;步骤6:根据电机转速确认电流信号中是否存在(1±2s)f1频率分量;如果有,则电机处于断条故障状态;如果没有,则电机处于健康状态。
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