采用像素编码技术的感应电机定子故障诊断
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    分析了三相定子电流Park矢量轨迹与电机故障特征之间的内在联系,确定可以将Park矢量轨迹像素作为定子线圈故障诊断的依据。在此基础上,从模式识别的角度,提出了一种基于Park矢量轨迹的极坐标系“像素”编码的定子线圈匝间短路故障诊断方法。该方法采用像素矩阵编码提取匝间短路故障特征矢量,运用RBF神经网络实现对故障的自动识别。试验结果表明,该方法诊断定子线圈短路故障,具有较高的准确性。

    Abstract:

    The internal logic of the three phase stator current’s Park vector locus and the fault features of a motor were analyzed, and the Park vector locus′ pixel can be used to diagnose the stator winding faults of induction motors. Then, a method diagnosing the stator turn-to-turn short circuit faults based on Park vector locus′ pixel coding in polar coordinates was presented as viewed from pattern recognition. The fault feature vector can be extracted by the pixel matrix code, and the faults were reco gnized by the RBF neural network automatically. Experimental results demonstrate that the method can be used to diagnose the induction motors stator faults, and the precision of the faults recognition is improved.

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