SVM与D-S证据理论在异步电机故障诊断中的应用

"基于SVM与D-S证据理论的异步电动机转子断条故障诊断方法" 本文提出了一种新的异步电动机转子断条故障诊断方法，该方法结合了支持向量机（SVM）和Dempster-Shafer(D-S)证据理论，以提高诊断的准确性和可靠性。在传统方法中，转子断条故障的诊断主要依赖于从定子电流中提取特征频率，但在电动机空载或轻载运行时，这种特征频率容易受到基频泄露的影响，且受转速波动影响大，导致诊断准确性降低。 针对这些问题，该方法首先利用扩展Park变换和快速傅里叶变换(FFT)对定子电流信号和振动信号进行处理，提取出转子断条故障的特征信息。接着，这些特征信息被输入到SVM中，进行模式识别，SVM是一种监督学习模型，擅长处理分类问题，尤其在小样本情况下表现出色。通过SVM的分类，可以将不同状态的电动机识别出来，形成多个独立的证据。 然后，D-S证据理论被用来融合这些由SVM产生的独立证据。D-S证据理论是一种处理不确定信息的融合方法，它可以有效地合并来自多个来源的证据，即使这些证据之间存在冲突。在本案例中，它帮助整合SVM的不同决策，进一步提高故障识别的准确性和鲁棒性。 实验结果显示，该方法能够准确地识别异步电动机的转子断条故障，克服了传统方法的局限性。这表明，结合SVM和D-S证据理论的诊断策略在应对转速波动和基频泄露问题上具有显著优势，对于保障电动机的安全稳定运行具有重要意义。 然而，文章中还提到了模糊小波神经网络控制在提升机恒减速制动系统中的应用，虽然这部分内容与标题和描述的主要话题不符，但可以看出模糊小波神经网络也能用于复杂系统的控制优化，例如提升机的恒减速制动，通过遗传算法优化的模糊小波神经网络控制器能改善系统的动态性能和稳态精度，减少超调，提高控制速度。 本文介绍的SVM与D-S证据理论结合的故障诊断方法为异步电动机转子断条故障提供了更为精确和稳健的检测手段，而模糊小波神经网络则展示了其在非线性控制问题上的潜力。这些技术的应用有助于提升工业设备的监控与维护水平，减少因故障引起的停机时间，提高生产效率。