基于小波和神经网络的异步电机转子故障诊断方法研究

摘要

基于小波包变换的频率划分特性,对定子电流的Park矢量模信号进行小波包分解,建立了转子断条的故障特征矢量,准确地提取了转子断条故障的特征信息,克服了传统基于FFT分析方法难以提取故障特征频率分量的难点,结合BP神经网络非线性映射及分类识别的优点,将BP神经网络应用于电机转子断条故障的识别,实验结果表明,该方法可实现转子断条故障的可靠诊断.