噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (1): 100-104.

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基于VMD-SVM的三相异步电机故障诊断方法

谢锋云，胡旺，刘慧，赏鉴栋，邱英   

  1. ( 华东交通大学机电与车辆工程学院，南昌330013 ）
  • 收稿日期:2021-10-21 修回日期:2022-01-07 出版日期:2023-02-18 发布日期:2023-02-18

Fault Diagnosis Method of Three-phased Asynchronous Motors Based on VMD-SVM

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  • Received:2021-10-21 Revised:2022-01-07 Online:2023-02-18 Published:2023-02-18

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摘要： 针对三相异步电机信号的不稳定性及故障特征提取困难问题，提出一种基于变分模态分解（VMD）与支持向量机（SVM）相融合的电机故障诊断方法。该方法首先将采集的信号通过VMD分解得到IMF分量；其次，计算各个IMF分量的能量，再将其构成特征向量；最后对每种状态随机选取400 组输入SVM模型训练，将剩余每种状态100 组用于测试，通过预测标签与实际标签的比较来判断电机的故障状态。采用该方法对4 种不同的电机状态进行故障诊断，结果表明与完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）、变分模态分解（VMD）提取各IMF 能量特征相比，基于VMD-SVM的三相异步电机故障诊断方法更具优越性。

关键词: 故障诊断, 电机, VMD, IMF能量, SVM