典型文献
基于分形盒维数和GA-SVM的PMSM动态偏心故障诊断方法研究
文献摘要：
针对永磁同步电机(PMSM)动态偏心故障的诊断难题,提出了一种基于分形盒维数和遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)的永磁同步电机动态偏心故障诊断方法.对振动信号进行经验模态分解(EMD),获得本征模态函数(IMF);利用相关系数法筛选出有效IMF分量;对有效IMF分量进行希尔伯特变换计算其瞬时频率,并计算出瞬时频率的分形盒维数作为特征向量;利用GA-SVM对提取的特征进行故障识别.研究结果表明:相比于传统故障诊断方法,利用所提方法能够实现更高精度的动态偏心故障诊断,诊断精度可以达到98.4％.
文献关键词：
永磁同步电机;偏心故障;经验模态分解;希尔伯特变换;分形维数;遗传算法;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
薛赛;贺青川;潘骏;黄晓诚
作者机构：
浙江理工大学 机电产品可靠性分析与测试国家地方联合工程研究中心,杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]薛赛;贺青川;潘骏;黄晓诚-.基于分形盒维数和GA-SVM的PMSM动态偏心故障诊断方法研究)[J].微特电机,2022(05):1-6,21
A类：
动态偏心
B类：
盒维数,GA,PMSM,偏心故障,故障诊断方法,永磁同步电机,算法参数优化,振动信号,经验模态分解,EMD,本征模态函数,IMF,相关系数法,希尔伯特变换,瞬时频率,特征向量,故障识别,分形维数
AB值：
0.172692
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