JOURNAL OF LIGHT INDUSTRY

CN 41-1437/TS  ISSN 2096-1553

基于信息融合技术的变频器隐性故障诊断研究

朱高中

朱高中. 基于信息融合技术的变频器隐性故障诊断研究[J]. 轻工学报, 2011, 26(4): 109-112. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.026
引用本文: 朱高中. 基于信息融合技术的变频器隐性故障诊断研究[J]. 轻工学报, 2011, 26(4): 109-112. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.026
ZHU Gao-zhong. Research on converter recessive fault diagnosis based on information fusion technology[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(4): 109-112. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.026
Citation: ZHU Gao-zhong. Research on converter recessive fault diagnosis based on information fusion technology[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(4): 109-112. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.026

基于信息融合技术的变频器隐性故障诊断研究

  • 基金项目: 渭南师范学院研究生专项(09YKZ017)
    陕西省教育厅自然科学专项(2010JK533)

  • 中图分类号: TP277

Research on converter recessive fault diagnosis based on information fusion technology

  • Received Date: 2011-03-01
    Available Online: 2011-07-15

    CLC number: TP277

  • 摘要: 针对变频调速系统中常用的电机诊断方法难以准确判断隐性故障类型的问题,采用基于D-S证据推理的信息融合故障诊断方法,将三相电压传感器和三相电流传感器的判断结果进行融合,以识别变频器不对称运行的故障;将A,B,C三相定子电流信号进行融合,以识别转子断条故障.该方法通过小波包频带能量提取电动机隐性故障特征信息,然后利用D-S证据理论融合计算故障特征信息进行故障识别.诊断测试结果表明,该方法可提高电动机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要
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  • 收稿日期:  2011-03-01
  • 刊出日期:  2011-07-15
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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朱高中. 基于信息融合技术的变频器隐性故障诊断研究[J]. 轻工学报, 2011, 26(4): 109-112. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.026
引用本文: 朱高中. 基于信息融合技术的变频器隐性故障诊断研究[J]. 轻工学报, 2011, 26(4): 109-112. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.026
ZHU Gao-zhong. Research on converter recessive fault diagnosis based on information fusion technology[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(4): 109-112. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.026
Citation: ZHU Gao-zhong. Research on converter recessive fault diagnosis based on information fusion technology[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(4): 109-112. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.026

基于信息融合技术的变频器隐性故障诊断研究

  • 渭南师范学院 物理与电子工程系, 陕西 渭南 714000
基金项目:  渭南师范学院研究生专项(09YKZ017)陕西省教育厅自然科学专项(2010JK533)

摘要: 针对变频调速系统中常用的电机诊断方法难以准确判断隐性故障类型的问题,采用基于D-S证据推理的信息融合故障诊断方法,将三相电压传感器和三相电流传感器的判断结果进行融合,以识别变频器不对称运行的故障;将A,B,C三相定子电流信号进行融合,以识别转子断条故障.该方法通过小波包频带能量提取电动机隐性故障特征信息,然后利用D-S证据理论融合计算故障特征信息进行故障识别.诊断测试结果表明,该方法可提高电动机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要

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