全封闭压缩机绕组短路故障自动检测方法  

Automatic detection method of winding short-circuit fault of fully enclosed compressor

作　　者：张波 王新明 黄振华 ZHANG Bo;WANG Xin-ming;HUANG Zhen-hua

机构地区：[1]河北工程技术学院软件学院,石家庄050091 [2]河北建筑工程学院机械工程学院,张家口075000

出　　处：《制造业自动化》2022年第5期162-165,190,共5页Manufacturing Automation

基　　金：2021年度中国建设教育协会教育教学科研课题项目(2021086)。

摘　　要：全封闭压缩机绕组短路故障具有检测信号维度高,检测精度低等问题,研究全封闭压缩机绕组短路故障自动检测方法。利用有限元软件模拟实验环境与故障状态,根据故障检测原理,提取电流中某些特定频次的谐波分量作为故障特征数据,利用主成分分析法降维这些数据,获得15维的样本数据,将该数据作为神经网络的输入开展故障诊断,利用遗传算法优化神经网络的阈值与权值,以此提高检测效果。通过实验分析可知,使用该方法可有效降低全封闭压缩机绕组电流谐波信号维度,降低维度后的全封闭电流谐波信号完整,且可检测出全封闭压缩机绕组短路故障的电流谐波分量尖峰,实现全封闭压缩机绕组短路故障的准确检测。

关 键 词：遗传算法 全封闭 压缩机 绕组短路 故障自动检测 神经网络 

分 类 号：TB311[一般工业技术—材料科学与工程]