【摘 要】
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为了准确识别感应电机转子断条故障，本文提出一种基于骨干微粒群算法和支持向量机的故障诊断新方法，并给出了可行的诊断步骤和分析。首先根据故障电流信号的特点，提出一种基于骨
【基金项目】
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教育部科学技术研究重大资助项目(311021)
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为了准确识别感应电机转子断条故障，本文提出一种基于骨干微粒群算法和支持向量机的故障诊断新方法，并给出了可行的诊断步骤和分析。首先根据故障电流信号的特点，提出一种基于骨干微粒群算法的基波滤除方法，用以消除基波分量对故障特征的影响。然后利用小波包频带能量分解技术，将残余电流信号分解到不同频带，形成感应电机运行状态的特征向量，并以此作为支持向量机的输入向量。采用“一对一”向量机进行分类，并利用骨干微粒群算法和交叉检验优化支持向量机模型参数。最后实验结果表明，该方法诊断感应电机转子断条故障能取得良好的效果。
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