自适应稀疏傅里叶变换在异步电机转子断条故障诊断中的应用

陈保家; 郭义鹏; 徐超; 徐罗军; 徐义; 章文忠

西安交通大学学报 ›› 2025, Vol. 59 ›› Issue (10) : 54 -63.

陈保家, 郭义鹏, 徐超, 徐罗军, 徐义, 章文忠

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摘要

针对电机转子断条故障特征微弱且受基频干扰严重，从而导致故障特征难以提取的问题，提出了自适应稀疏傅里叶变换(ASFT)方法。首先，采用稀疏傅里叶变换(SFT)去除原始信号中的基频分量，通过改进的金雕优化算法(IGEO)实现稀疏度参数K的自适应选择；然后，对抑制基频后的信号再次应用SFT,以精确提取转子断条的故障特征分量；最后，针对高负载工况下故障分量波动大的问题，提出了基于特征重构的提取方法。为验证所提ASFT方法的有效性，将其应用于转子断条故障仿真信号及实测信号的分析中，结果表明：在常用的方法故障频率分量受基频分量显著影响时，ASFT方法提取到的故障特征分量能量占比达100%,有效解决了转子断条故障识别难度大、隐蔽性强的问题。