[发明专利]一种基于机器学习的异步电机转子断条故障检测方法在审
| 申请号： | 202210415678.0 | 申请日： | 2022-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN114781261A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 刘景林;乔琰;陈颖康 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 赵革革 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的异步电机转子断条故障检测方法，包括：在ANSYS仿真软件中对待检测的异步电机进行建模，获取异步电机模型；模拟不同故障类型与故障程度，得到故障电机的模型；对电机模型进行仿真，得到异步电机再正常运行条件下和各种故障类型条件下的电流数据；对仿真得到的各种运行条件下的电流数据进行整理，并利用Park矢量轨迹方法对数据进行分析，获取相应的Park矢量轨迹图；对得到的Park矢量轨迹图采用LBP特征提取算法，进行图形特征提取，降低数据维数，形成特征向量；对得到的特征向量，借助SVM算法进行智能分类，从而识别出电机故障类型。本发明可以应用于异步电机转子断条故障检测领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 异步电机 转子 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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