快速独立分量分析方法在感应电动机故障检测中的应用  

Application of fast independent component analysis in fault detection of induction motors

作　　者：徐巍[1] 郝弗非[2] 郝迁 李宁宁[1] 杨挺[4] 王兆霞[1] 

机构地区：[1]天津理工大学电子信息工程学院,天津300191 [2]天津市公安局,天津300090 [3]摩托罗拉北京分公司,北京100089 [4]天津大学电气与自动化工程学院,天津300072

出　　处：《天津工业大学学报》2009年第4期64-67,共4页Journal of Tiangong University

基　　金：国家自然科学基金项目(60702037);中国博士后科学基金项目(2005037529);天津理工大学博士启动金

摘　　要：以检测到的交流感应电动机定子电流为实验数据,对定子正常和故障电流信号进行分析和比较,将基于快速独立分量分析的方法用于提取相应故障信号的特征点,进而对感应电劝机的故障进行检测和诊断.实验结果表明,将快速独立分量分析方法应用于感应电动机故障检测是可行的.The stator currents of AC induction motors are measured and the stator currents obtained from normal motors and faulty motors are analyzed and compared. The technique of fast independent component analysis （Fast ICA） is used for extracting the dominating features from the measured signals to diagnose the fault of induction motors. The experimental results demonstrate that FastICA method can be well applicable for detecting fault of induction motors.

关 键 词：故障诊断 特征提取 快速独立分量分析 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]