短时数据下双HTLS算法的异步电机转子断条故障诊断

本文主要探讨了一种针对短时数据下异步电机转子断条故障的诊断方法，利用双HTLS（Hankel Transform Least Squares）算法进行有效地检测和分析。传统的基于傅里叶分析的故障诊断方法在处理短时数据时，其频谱分辨率受限，导致在实际工程中遇到困难，特别是在噪声背景和负载波动频繁的情况下。 HTLS算法的关键在于其Hankel矩阵左奇异子矩阵的平移不变性质，能够准确地提取信号中的基波信息，包括幅值、频率和相位参数。通过这种方法，首先对定子电流信号进行处理，利用基波参数构建表达式，从原始信号中分离出基波分量，从而得到只包含故障特征的残余电流。这样做的目的是为了减小基频的频谱泄漏对故障检测的影响，提高诊断的精度。 在双HTLS策略中，先对定子电流信号进行一次HTLS参数估计，然后对经过基波剔除的残余电流进行第二次HTLS分析，以识别出故障成分的详细参数。这种方法不仅能够有效抑制噪声，而且显示出在短时数据环境下高度的鲁棒性，适用于实际工程中的异步电机转子断条故障检测，尤其是当负载波动和噪声水平较高时。 与传统的FFT方法相比，双HTLS算法具有更高的分辨率，不需要长时间平稳的数据，更适合于动态工作条件。尽管线性预测方法如Prony算法和ESPRIT在某些方面存在局限性，如计算精度和在低信噪比情况下的表现，HTLS算法则通过子空间旋转不变方法提供了更好的性能和计算效率。然而，HTLS在电机故障诊断领域的应用尚待进一步研究和实践，本文的工作填补了这一空白，为提高异步电机转子断条故障诊断的准确性提供了新的思路和技术支持。