文献类型：期刊文章

作　　者：姚远[1] 李叶松[2] 雷力[2,3] 谢斌[2] 王耀辉[2]

Yao Yuan;Li Yesong;Lei Li;Xie Bin;Wang Yaohui(College of Electrical Engineering,Henan University of Technology,Zhengzhou,450001,China;School of Artificial Intelligent and Automation,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan,430074,China;Wuhan Huazhong Numerical Control Co.Ltd,Wuhan,430223,China)

机构地区：[1]河南工业大学电气工程学院,郑州450001 [2]华中科技大学人工智能与自动化学院,武汉430074 [3]武汉华中数控股份有限公司,武汉430223

出　　处：《电工技术学报》

基　　金：科技部国家十三五重大专项(2018ZX04035002);河南工业大学自然科学基金(31401376)资助项目。

年　　份：2022

卷　　号：37

期　　号：12

起止页码：2936-2948

语　　种：中文

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

摘　　要：对数控机床和工业机器人等关键制造装备开展状态监控与故障诊断研究,有助于提高设备安全性、可靠性,提升制造业智能化水平。与传统振动分析方法相比,将机电系统的执行器——电机驱动器作为感知器有助于实现无附加传感装置的机械故障诊断。该文聚焦电机驱动系统在机械设备运行状态感知领域的应用,综述了国内外基于电机驱动系统测量、控制和观测信号的机械故障诊断研究,并结合电机驱动系统自身特性和工程实践需求,提出自传感方法在应用中存在的一些关键性问题与可能的解决途径。

关 键 词：故障诊断 电机驱动 自传感  故障分离  信息融合

分 类 号：TM307]