文献类型：期刊文章

作　　者：李睿彧[1] 刘飞[1] 梁霖[1,2] 罗爱玲[1] 徐光华[1,3]

Li Ruiyu;Liu Fei;Liang Lin;Luo Ailing;Xu Guanghua(School of Mechanical Engineering,Xi’an Jiaotong University,Xi’an,710049,China;Key Laboratory of Education Ministry for Modern Design and Rotor-Bearing System,Xi’an Jiaotong University,Xi’an,710049,China;State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering,Xi’an Jiaotong University,Xi’an,710054,China)

机构地区：[1]西安交通大学机械工程学院,西安710049 [2]西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室,西安710049 [3]机械制造系统工程国家重点实验室(西安交通大学),西安710054

出　　处：《电工技术学报》

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFB2000202);国家自然科学基金项目(51775423);中国博士后科学基金特别项目(2018T111046);中国博士后科学基金项目(2017M623159);陕西省博士后科学基金项目(2017BSHEDZZ68);西安交通大学基本科研业务费(XJJ2018047)资助。

年　　份：2021

卷　　号：36

期　　号：18

起止页码：3922-3933

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：该文提出一种基于变分模态分解(VMD)和Park变换的交流变频电机早期转子断条故障识别方法。重点对低速状态下电机早期断条故障特征频率识别展开研究,基于电流信号特点结合萤火虫优化算法(FA)设定变分模态分解参数,进一步强化其自适应分解能力,并在此基础上获取三相电流的基频分量信息,通过Park变换检测早期故障特征。仿真与实验结果表明,该方法检测电机早期转子断条故障特征优于经验模态分解(EMD)方法,并可实现故障特征频率的早期定位,这对电机的故障辨识和预警具有重要支撑意义。

关 键 词：交流变频电机 转子断条故障 变分模态分解  萤火虫优化算法  PARK变换

分 类 号：TM343]