籠型異步電動機轉子斷條故障診斷方法

田慕琴， 王秀秀， 宋建成， 吝伶艷， 李傳揚， 張福亮

(1．太原理工大學煤礦裝備與安全控制山西省重點實驗室，山西太原030024; 2．山西昌生電磁線有限公司，山西太原030024)

籠型異步電動機轉子斷條故障診斷方法

田慕琴1， 王秀秀1， 宋建成1， 吝伶艷1， 李傳揚1， 張福亮2

(1．太原理工大學煤礦裝備與安全控制山西省重點實驗室，山西太原030024; 2．山西昌生電磁線有限公司，山西太原030024)

針對籠型異步電動機發生轉子斷條故障時，用于判定故障類型及其嚴重程度的定子電流信號中的邊頻信號容易被主頻信號所淹沒的問題，研究了一種基于Hilbert變換和支持向量機理論的籠型異步電動機斷條故障診斷方法。首先進行了詳細的理論推導，為該方法在斷條故障診斷中的應用奠定了基礎。然后設計并完成了一系列斷條故障試驗，取得了真實有效的故障數據。最后，將該方法應用于試驗數據的分析與處理，結果表明Hilbert變換能有效提取到斷條故障時定子電流信號中的故障特征量，而采用這些特征量訓練得到的支持向量機分類模型則能在故障樣本有限的前提下實現最優分類，將二者結合起來用于斷條故障診斷的準確率高達98%。

籠型異步電動機;斷條;Hilbert變換;支持向量機;故障診斷

0引言

籠型異步電動機作為一種主要的驅動設備廣泛地應用于各個工業領域。因其氣隙較小，對磁動勢和磁拉力的不平衡比較敏感，直接起動情況下起動電流大，通常為5～7倍滿載電流［1］。在很短的起動過程中，籠型繞組將承受很高的熱應力和機械應力，長期運行會導致籠條和端環疲勞斷裂。有數據顯示，籠型異步電動機發生轉子斷條故障的概率高達10%［2］。因此，通過在線監測及早發現其早期故障，將有效降低故障的發生概率，避免因事故停機而造成的重大經濟損失。

近年來，集傳統分析技術和人工智能技術于一體的混合智能故障診斷技術已成為故障診斷領域的重要發展方向之一［7－10］?；谶@一思想，本文研究了結合 Hilbert變換和支持向量機(Support Vector Machines，簡稱SVM)的故障診斷方法，及其在籠型異步電動機轉子斷條故障診斷中的應用。

其中，Hilbert變換用于提取定子電流信號中的故障特征量。研究表明，籠型異步電動機發生轉子斷條故障時其定子電流中將出現頻率為(1±2ks)f1的附加電流分量(其中，s為轉差率，f1為供電頻率;忽略高次諧波)［1－3］，該邊頻分量可作為轉子斷條故障的特征分量。在諸多基于穩態定子電流的轉子故障診斷方法中，Hilbert變換法尤其適用于電機拖動穩定運行情況［7－10］。Ilhan Aydin、劉振興等都曾對Hilbert變換應用于轉子斷條故障診斷進行研究［11－13］，但并沒有就理論推導、仿真分析以及實驗研究三個環節完整的論述這一方法，而本文則完成了這項工作。

SVM方法是建立在統計學習理論基礎上的一種數據挖掘方法，其用于處理分類問題時能夠實現有限樣本情況下的最優解，以及避免陷入局部最小化。Achmad Widodo教授先后將SVM應用于基于瞬態電流信號的感應式電動機的故障診斷，以及基于超聲信號和振動信號的低速軸承的故障診斷［14－15］。上海交通大學的費勝巍則在電力變壓器的故障診斷系統中應用了這一理論［16］。大量的研究結果表明，SVM作為一種智能化故障診斷手段效果顯著。因此，本文將SVM方法應用于斷條故障的分類。

1 基于Hilbert模量頻譜的特征量提取方法

本文從理論推導、仿真分析以及真機故障試驗研究三個方面，完整地論證了Hilbert變換用于提取故障特征量的可行性。

1.1 Hilbert變換原理

給定一連續的時間信號x(t)，其Hilbert變換定義為

由此可見:信號經過Hilbert變換后，幅值不變，負頻率成分作90°相移，正頻率成分作－90°相移。若將x(t)作為實部，x^(t)作為虛部，可以構成解析信號

1.2 Hilbert模量的定義

定義Hilbert模的平方(以下簡稱Hilbert模量)為:|x(t)+j x^(t)|2。由上述Hilbert變換的原理可知，若x(t)為正弦信號，經過Hilbert變換得到的信號x^(t)幅值不變，相位移動了90°，即變為余弦信號。

1.3 Hilbert模量中的故障特征參量

當轉子出現斷條故障時，頻率為(1±2ks)f1的故障特征成分將出現在定子電流中，其中以k=1時對應的故障特征成分幅值最大［11－12］。為使以下推導的表達式既能反映主要故障特征又簡潔清晰，只考慮k為1的情況。另外，考慮到實際系統中的監測量多為線電流，而線電流信號與相電流信號在幅值上存在線性比例關系，相位上則存在固定的相角差，因此可設此時的線電流表達式為

式中:Im、Ibp、Ibn分別為基波電流和斷條故障對應的兩個基本特征電流分量的幅值;1、bp、bn依次為上述電流分量的初相位。

ia經Hilbert變換后，各分量移相－90°，得

則此時的Hilbert模量為

由公式(6)不難看出，Hilbert模量中含有直流、2sf1、4sf1分量。即原電流中的基波分量轉變成了直流分量;主要故障特征分量轉變成了頻率為2sf1、4sf1的分量，從而解決了常規電流頻譜分析方法中特征頻率成分易被基波淹沒的問題。

1.4 仿真分析

定子電流信號為工頻信號，根據Shannon采樣定理，選取仿真參數:采樣頻率為1 kHz，采樣時間為5 s，基波電流為10 A，轉子斷條故障特征分量(1－2s)f1為基波幅值的4%，轉子斷條故障特征分量(1+2s)f1為基波幅值的3%，轉差率s為0.04，各電流分量的初相位均取0°，即1=bp=bn=0°。圖1為LabVIEW軟件平臺下仿真得到的定子線電流iab的波形及其Hilbert模量頻譜圖。

由圖1(b)可以看出，仿真電流波形的Hilbert模量頻譜圖上存在明顯的直流分量以及2sf1、4sf1分量，這與上文的理論推導結果完全一致。

本文所研究的混合智能故障診斷方法包括基于Hilbert變換的傳統特征參量提取方法，以及基于SVM的智能故障分類方法。上述的理論及仿真分析已證明，Hilbert變換用于轉子斷條故障特征參量的提取效果顯著。下文將就如何應用SVM方法實現對特征參量的合理分類，以達到故障診斷的目的進行論述。

2 基于SVM的故障分類方法

本文給出了SVM在故障特征參量線性不可分情況下實現最優分類的理論推導，并論述了其實現過程中的幾個要點，為后續的試驗研究奠定了基礎。

2.1 分類SVM原理

分類SVM原理是:尋找一個滿足分類要求的最優分類超平面，使得該分類超平面在保證分類精確度的同時，能夠使超平面兩側的空白區域最大化［17］。

以兩類數據分類為例，給定訓練樣本集(xi，yi)，i=1，2，…，N，x∈Rn，y∈{±1}，超平面記作(w·x)+b=0，且約束條件為yi［(w·xi)+b］≥1，i= 1，2，…，N?？梢杂嬎愠龇诸愰g隔為2/‖w‖，因此構造最優超平面的問題就轉化為在約束條件下求

為了解決上述最優化問題，引入Lagrange函數

式中ai＞0為Lagrange乘數。

約束最優化問題的解由Lagrange函數的鞍點決定，且解在鞍點處滿足對w和b的偏導為0。將該二次規劃(Quadratic Programming，簡稱QP)問題轉化為相應的對偶問題，得到對偶問題的最優解為a*=(，，…，)T。計算最優權值向量w*和最優偏置b*，分別為:

式中j∈{j|a*j＞0}。

因此得到最優分類超平面方程為(w*·x)+b*= 0，而最優分類函數為

2.2 分類模型及核函數的選取

本文采用的SVM模型為C－Support Vector Classification(簡稱C－SVC)。該模型是C．Cortes和V．Vapnik在1995年提出的［18］，其原理是在式(7)的基礎上引入松弛因子ξi≥0(i=1，…，N)及懲罰因子C，用于控制對錯分樣本的懲罰程度，實現在錯分樣本比例和算法復雜程度之間的平衡。此時求廣義的最優分類面的問題就可以表示為下面的QP問題:

約束條件為

上述理論針對的是線性可分系統，對于現實系統多為線性不可分的情況，SVM采用的思想是將輸入向量映射到一個高維特征向量空間中，然后在該特征空間中構造最優分類面。

將x從輸入空間Rn映射到特征空間H，得

則最終的最優分類函數為

在上面的問題中，無論是目標函數還是決策函數都只涉及到訓練樣本之間的內積運算，從而避免了復雜的高維運算。定義核函數K(xi·xj)=(xi)·(xj)，則只要選取合適的核函數來實現從低維空間向高維空間的映射，就可以實現低維非線性問題的線性分類。

核函數的選取尚缺乏指導原則，通常需要視情況而定。本文優先選擇徑向基函數(RBF)作為核函數，即

2.3 參數尋優

本文采用的是核函數為RBF函數的C－SVC模型，此模型中較為重要的參數有C、g參數，分別為C－SVC模型中的懲罰因子和RBF函數中的gamma參數。因為事先并不知道C和g取多少最優，因此需要對參數進行選擇，進而找到最佳的(C，g)參數對，使得分類器的分類效果達到最優。

1)網格搜索(Grid Search，簡稱GS)

參數尋優的方法很多，比較原始的有基于網絡遍歷尋參的方法(即GS);另有基于遺傳算法、基于粒子群算法等高級算法?？紤]到本文中需要優化的參數較少(只有C、g兩個參數)，采用GS的復雜度與高級算法相比差別不大，因此選擇GS進行參數尋優［19］。

網格搜索法的本質為:選取C、g參數構成二維空間的一定范圍，并將其劃分成網格，通過遍歷網格中所有點來尋找最優參數。

2)交叉驗證(Cross Validation，簡稱CV)

CV是用來驗證分類器性能的一種統計分析方法，其基本思想是將原始數據進行分組，一部分作為訓練集，另一部分作為驗證集，首先用訓練集對分類器進行訓練，再利用驗證集來測試訓練得到的模型，以此來作為評價分類器的性能指標。

根據劃分樣本方法的不同，常見的CV方法有三種，即Hold－Out Method、K－fold Cross Validation (簡稱K－CV)以及Leave－One－Out Cross Validation (簡稱LOO－CV)。本文采用的是K－CV方法，將原始數據分成K組(一般是均分)，對每個子集數據分別做一次驗證集，其余的K－1組子集數據作為訓練集，這樣會得到K個模型。再用這K個模型最終驗證集分類準確率的平均數作為此K－CV下分類器的性能指標。

本文采用結合了GS和CV的混合參數尋優方法。

3 診斷實例

本文在實驗室環境下搭建了真機故障試驗平臺，對基于Hilbert－SVM的轉子斷條故障診斷方法進行了完整的試驗驗證，達到了理想的診斷效果。

3.1 轉子斷條故障試驗

為獲得籠型異步電動機轉子斷條時的故障數據，在實驗室搭建了故障試驗平臺。試驗所用電機由山西科威特種電機制造公司定制完成，為6極Y－160M型異步電動機，額定電壓為380 V，額定功率為7.5 kW，額定轉速為970 r/min。為了真實模擬斷條故障，在轉子制作過程中人為將籠條斷開，如圖2所示。另外，為確保這一做法不會引入新的故障類型，廠家對電機進行了完整的測試，特別是動平衡試驗，排除了后續試驗中轉子偏心故障對斷條故障檢測可能造成的干擾。試驗中共使用了四臺同型號電機，包括轉子無斷條電機一臺、轉子一根籠條斷裂電機(斷裂位置分別為籠條中央和端環附近)兩臺、轉子兩根籠條斷裂電機(斷裂位置為相鄰兩根籠條的端環附近)一臺。試驗所用采集設備為三個霍爾電流傳感器以及動態信號分析儀，型號為 DEWE－2010。圖3為試驗現場照片。

試驗過程中設置采樣率為10 kHz，每臺電機額定運行狀態下采樣1min，數據以txt格式存儲。額定負載情況下各臺電機線電流波形如圖4所示。

3.2 故障特征提取

為了識別電機的運行狀態，在LabVIEW軟件平臺下編寫信號處理程序，求取其Hilbert模量頻譜。以轉子發生兩根斷條為例，求取其線電流 iab的Hilbert模量頻譜，如圖5所示。

已知試驗過程中轉差率s為0.02，根據公式(6)可知其故障特征頻率約為2 Hz及4 Hz，在圖5中可以清楚地看到這兩個分量。

考慮到故障特征頻率處信號幅值的相對性，本文采用特征頻率處幅值與工頻幅值的比值作為故障診斷的特征量。對10 s范圍內的定子線電流信號進行Hilbert變換，提取其2sf1和4sf1處幅值與工頻幅值的比值，共6個數據。以此為一組，本文共采集了204組數據，其中轉子無故障情況51組，轉子一根斷條情況102組，轉子兩根斷條情況51組。

3.3 故障分類模型的建立

要建立有效的SVM分類模型，首先要選擇合適的工具箱。SVM工具箱的種類很多，本文選用的是臺大林智仁及其團隊研發的libsvm工具箱，版本為基于Matlab語言的libsvm 3.17［21］。

建立SVM分類模型分為以下6個步驟:

1)為不同組別的數據創建標簽

本文將204組數據分為3類，分別用0、1、2來表示轉子無斷條、轉子一根斷條和轉子兩根斷條三種狀態，如表1(a)中“狀態”一欄所示。

2)數據分組

本文采用隨機分組的數據分組方式，在所有204組數據中隨機均勻抽取144組作為訓練集，用于訓練分類模型;剩下60組數據則作為測試集，用于測試模型的準確性。實現隨機分組的程序代碼如下:

分組結果如表1(a)中“組別”一欄所示。其中1代表訓練集，0代表測試集。

3)歸一化

簡單的說，歸一化就是把待處理的數據經過處理后(通過某種算法)限制在一定范圍內。歸一化首先是為了后續數據處理方便，其次是保證程運行時收斂速度加快。文獻［19］、文獻［22］中詳細討論了歸一化處理的重要性，此處不再詳述。

為了避免信息丟失，本文分別對訓練集和測試集數據的每個維度進行了［－1，1］范圍內的歸一化處理，訓練集數據的歸一化處理結果如圖表1(b)所示。歸一化處理的程序代碼如下:

4)參數尋優

綜合GS和CV，本文的參數尋優過程為:選擇C、g參數范圍同為(2－5，25)，將其構成的二維空間劃分成網格，遍歷網格上的點，即(C，g)參數對;在每個(C，g)參數對下，把訓練集作為原始數據集利用3折CV方法得到在此組C和g下的平均分類準確率;最終選取使得訓練集平均驗證分類準確率最高的那組C和g作為最佳的參數。實現參數尋優的程序代碼如下:

圖6為尋優過程的效果圖，其中橫坐標為以2為底C的對數，縱坐標為以2為底g的對數，而圖中曲線即為分類準確率的等高線。由圖中可看出，有多組(C，g)參數對可使分類準確率達到100%。此時，需選擇C最小時的參數作為最優參數，原因是過高的C會導致過學習狀態發生，即訓練集分類準確率很高而測試集分類準確率很低，從而降低了分類器的泛化能力。因此，本文最終選擇(0.125，0.5)作為最優參數對，對應于圖中的點(－3，－1)。

5)模型訓練

采用已選的模型和參數對訓練集數據進行訓練，最終得到SVM最優分類模型，主要參數及其含義如表2所示。

最優分類模型本質上是一個決策函數。由式(14)、式(15)可推出，核函數為RBF函數的C－SVC模型的決策函數為

式中:w表示支持向量的系數，與表2中的參數model．sv－coef相對應;γ即參數g;xi表示支持向量，與參數 model．SVs相對應;b代表偏置，是參數model．rho的負數;x則表示輸入向量，即待預測向量。

6)分類測試

分類測試過程為:將待預測向量及各個參數帶入式(16)，計算得到其分類結果。若分類結果與理論值相同，則預測成功，否則預測失敗。測試分類

準確率的程序代碼如下:

由程序運行結果可知:采用60組測試集數據對訓練好的模型進行測試，準確率達到98.333 3%，即該模型能夠完成其中的59組數據的正確分類。因此，該分類模型完全可用于斷條故障情況的分類。

4結論

本文對基于Hilbert－SVM的斷條故障診斷方法進行了理論分析和試驗驗證，結論如下:

1)通過理論推導、仿真分析和試驗研究，證明定子電流信號經過Hilbert變換后，頻率為(1±2ks) f1的故障特征分量轉換為頻率為2sf1和4sf1的分量，從而避免了邊頻信號被主頻信號淹沒。

2)采用網格搜索與交叉驗證相結合的方法進行參數尋優。所尋得的最佳參數，可使訓練集數據的分類準確率達到100%，能夠滿足系統的要求。

3)提出的以徑向基函數為核函數的C－SVC故障分類模型對測試集數據的分類準確率高達98.333 3%。由此可知，結合Hilbert變換和SVM理論的故障診斷方法可用于異步電動機轉子斷條故障的診斷，且效果顯著。

［1］ 沈標正．電機故障診斷技術［M］．北京:機械工業出版社，1996: 294－300．

［2］ 許伯強，李和明，孫麗玲，等．籠型異步電動機轉子斷條故障檢測新方法［J］．中國電機工程學報，2004，24(5):115－119．XU Boqiang，LI Heming，SUN Liling，et al．A novel detection method for broken rotor bars in inductionmotors［J］．Proceedingsof the CSEE，2004，24(5):115－119．

［3］ 雷亞國，何正嘉．混合智能故障診斷與預示技術的應用進展［J］．振動與沖擊，2011，30(9):129－135．LEIYaguo，HE Zhengjia．Advances in applications ofhybrid intelligent fault diagnosis and prognosis technique［J］．Journal of Vibration and Shock，2011，30(9):129－135．

［4］ 王冬蕾，翟正軍，姜紅梅．基于DS理論的智能故障診斷關鍵技術研究與實現［J］．測控技術，2008，(27)6:18－21．WANG Donglei，ZHAIZhengjun，JIANGHongmei．Design and realization of the intelligent fault diagnosis key technologies based on DSevidence theory［J］．Measurement＆Control Technology，2008，(27)6:18－21．

［5］ 饒俊，王太勇．基于多類SVM與改進EMD的故障診斷［J］．組合機床與自動化加工技術，2010，6:29－31．RAO Jun，WANG Taiyong．Fault diagnosis based on multi－class support vector machine and improved empirical mode decomposition［J］．Modular Machine Tool＆Automatic Manufacturing Technique，2010，6:29－31．

［6］ 馬宏忠，胡虔生，黃允凱，等．感應電機轉子繞組故障仿真與實驗研究［J］．中國電機工程學報，2003，23(4):107－112．MA Hongzhong，HU Qiansheng，HUANG Yunkai，et al．Simulating and experiment studying on rotor winding fault of induction motor［J］．Proceedings of the CSEE，2003，23(4):107－112．

［7］ 陽桂蓉，王冰峰．異步電機運行過程中轉子故障診斷綜述［J］．大電機技術，2011，4:1－5．YANG Guirong，WANG Bingfeng．A review on rotor fault diagnosis of asynchronousmotor in the operating process［J］．Large Electric Machine and Hydraulic Turbine，2011，4:1－5．

［8］ 劉振興，張哲，尹項根，等．一種新型的籠型異步電動機轉子故障在線監測和診斷方法［J］．電工技術學報，2002，17(4):89－92．LIU Zhenxing，ZHANG Zhe，YIN Xianggen，et al．A new approach of on-line condition monitoring and fault diagnosis for the squirrelcage induction motor［J］．Transactions of China Electrotechnical Society，2002，17(4):89－92．

［9］ 梁信信，孫立志，吳鳳江，等．感應電機故障在線檢測的研究綜述及展望［J］．微電機，2011，44(9):75－78．LIANG Xinxin，SUN Lizhi，WU Fengjiang，et al．Review and development trends of on-line fault detection techniques of induction motors［J］．Micromotors，2011，44(9):75－78．

［10］ 韓天，尹忠俊，楊邵偉．電機轉子斷條故障診斷方法探討［J］．電力系統及其自動化學報，2009，21(1):93－98．HAN Tian，YIN Zhong jun，YANG Shaowei．Discussion of diagnostic methods for broken rotor bar of induction motor［J］．Proceedings of the CSU－EPSA，2009，21(1):93－98．

［11］ 劉振興，尹項根，張哲．基于Hilbert模量頻譜分析的異步電動機轉子故障在線監測與診斷方法［J］．中國電機工程學報，2003，23(7):158－161．LIU Zhenxing，YIN Xianggen，ZHANG Zhe．On-line monitoring and diagnosisway based on spectrum analysis of Hilbertmodulus in inductionmotors［J］．Proceedings of the CSEE，2003，23(7): 158－161．

［12］ 馬宏忠，姚華陽，黎華敏．基于Hilbert模量頻譜分析的異步電機轉子斷條故障研究［J］．電機與控制學報，2009，13(3):371－376．MA Hongzhong，YAO Huayang，LI Huamin．Study on rotor broken-bar fault in inductionmotorsbased on spectrum analysisof Hilbert modulus［J］．Electric Machines and Control，2009，13 (3):371－376．

［13］ LHAN A，MEHMET K，ERHAN A．A new method for early fault detection and diagnosis of broken rotor bars［J］．Energy Conversion and Management，2010，52(4):1790－1799．

［14］ ACHMADW，BO-SUK Y．Wavelet support vectormachine for induction machine fault diagnosis based on transient current signal［J］．Expert Systemswith Applications，2007，35(1):307－316．

［15］ ACHMAD W，ERIC Y K，JONG-DUK S．Fault diagnosis of low speed bearing based on relevance vector machine and support vectormachine［J］．Expert Systems with Applications，2008，36 (3):7252－7261．

［16］ FEIShengwei，ZHANG Xiaobin．Fault diagnosis of power transformer based on support vector machine with genetic algorithm［J］．Expert Systems with Applications，2009，36(8):11352－11357．

［17］ 丁世飛，齊丙娟，譚紅艷．支持向量機理論與算法研究綜述［J］．電子科技大學學報，2011，40(1):2－10．DING Shifei，QIBingjuan，TAN Hongyan．An overview on theory and algorithm of support vectormachines［J］．Journal of University of Electronic Science and Technology of China，2011，40(1):2－10．

［18］ CORTES C，VAPNIK V．Support-vector network［J］．Machine Learning，1995，20:273－97．

［19］ HSU Chihwei，CHANGChihchung，LIN Chihjen．A Practical Guide to Support Vector Classification［EB/OL］．http://www．csie．ntu．edu．tw/～cjlin．2010－4－15/2013－9－21．

［20］ MATLAB神經網絡30個案例分析［M］．北京:北京航空航天大學出版社，2010:122－132．

［21］ CHANGChihchung，LINChihjen．LIBSVM:A Library For Support Vector Machines［EB/OL］．http://www．csie．ntu．edu．tw/～cjlin/ libsvm．2009－02－27/2013－09－21．

［22］ SARLEW S．Neural Network FAQ［EB/OL］．URL:ftp://ftp．sas．com/pub/neural/FAQ．html．1997/2013－9－21．

(編輯:賈志超)

Diagnosismethod of rotor bar broken fault in cage asynchronousmotor

TIAN Mu-qin1， WANG Xiu-xiu1， SONG Jian-cheng1， LIN Ling-yan1，LIChuan-yang1， ZHANG Fu-liang2
(1．Shanxi Key Laboratory of Coal Mining Equipment and Safety Control，Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China;2．Chang Sheng Shanxi Electromagnetic Wire Limited Company，Taiyuan 030024，China)

When the cage induction motor rotor broken bar fault occurs，side-band signal is generated in the stator current signal．That iswhy the component is often used to determinewhether the rotor bar suffer broken fault and how serious it is．However，the side-band signal is easily overwhelmed bymain frequency signal．To solve this problem，a kind of fault diagnosismethod based on Hilbert-SVM(Support Vector Machines)was researched．First，detailed theoretical derivation laid the foundation for the application．Then，through designing and completing a series of broken bar fault testing，the real and effective fault data were obtained．Finally，thismethod was used to analyze and process testing data．The results show that fault characteristic quantities from stator current signal when rotor bar goes wrong could been effectively extracted through Hilbert transform，and on the premise of limited fault samples，optimal classification could been achieved through SVM classification model by training the characteristic quantities．As a result，the accuracy rate of this fault diagnosismethod，which combine Hilbert transform and SVM，is high as 98%．

cage asynchronousmotor;broken bar;Hilbert transform;support vectormachines;fault diagnosis

10．15938/j．emc．2015．06．003

TM 343

A

1007－449X(2015)06－0014－08

2014－01－16

高等學校博士學科點專項科研基金資助項目(20111402110010);國家自然科學基金面上項目(51377113)

田慕琴(1962—)，女，教授，博士生導師，研究方向為大型機電設備的實時監測、在線故障診斷和智能控制等;

王秀秀(1989—)，女，碩士研究生，研究方向為高壓電機機械故障診斷等;

宋建成(1957—)，男，教授，博士生導師，研究方向為電氣工程學科礦用智能電器、電力設備壽命評估等;

吝伶艷(1962—)，女，副教授，碩士生導師，研究方向為電路理論、電機CAD技術以及智能電器技術等;

李傳揚(1987—)，男，碩士研究生，研究方向為高壓電機主絕緣在線監測與故障診斷;

張福亮(1970—)，男，研究方向為各種交、直流電動機、發電機、變壓器的維修、故障檢測及改級、改壓等。

王秀秀