| 注册
首页|期刊导航|机械制造与自动化|基于sVD-小波熵融合的电机系统故障分离方法

基于sVD-小波熵融合的电机系统故障分离方法

雷小亚 李贵子 王季 柴世文

机械制造与自动化2017,Vol.46Issue(4):186-188,194,4.
机械制造与自动化2017,Vol.46Issue(4):186-188,194,4.DOI:10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2017.04.052

基于sVD-小波熵融合的电机系统故障分离方法

Fault Isolation Method of Motor System Based on SVD & Wavelet Entropy

雷小亚 1李贵子 2王季 1柴世文2

作者信息

  • 1. 甘肃省机械产品检测与技术评价重点实验室,甘肃 兰州730030
  • 2. 甘肃省机械科学研究院,甘肃 兰州730030
  • 折叠

摘要

Abstract

To restrain the effect of power frequency interference on current signals, this paper studies the characteristics of singular value decomposition(SVD)and wavelet entropy and proposes a high-precision separation method of faults, in which the strong denoising capability of SVD is used to effectively eliminate the complex nose signal and the method of wavelet entropy is used to separate the fault current signals. The results show that the method can be used to effectively eliminate the power frequency interference and detect the weak signal.

关键词

机电系统/小波熵/电流信号/奇异值分解/故障诊断

Key words

motor system/wavelet entropy/current signals/singular value decomposition/fault diagnosis

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

雷小亚,李贵子,王季,柴世文..基于sVD-小波熵融合的电机系统故障分离方法[J].机械制造与自动化,2017,46(4):186-188,194,4.

基金项目

甘肃省青年科技基金计划(1506RJYA139) (1506RJYA139)

机械制造与自动化

OACSTPCD

1671-5276

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文