負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷

吳文軍，張晉瑞，尚 儀

(1.國網(wǎng)四川省電力公司天府新區(qū)供電公司，成都 610041； 2.東北師范大學(xué)，長春 130024)

0 引 言

感應(yīng)電動機(jī)是工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中重要的旋轉(zhuǎn)設(shè)備，但是其發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條或端環(huán)開裂的概率卻仍然高達(dá)10%左右。對感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子故障進(jìn)行及時有效的檢測顯得尤為重要[1]。目前，恒定負(fù)載感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測方法已取得良好的成果，并在工業(yè)實際中有了成功的應(yīng)用。

基于定子電流特性分析(以下簡稱MCSA)是較為常用的感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測方法[2]。當(dāng)感應(yīng)電動機(jī)定子電流頻譜中出現(xiàn)大小為(1±2s)f1的頻率分量(f1為供電頻率，即定子電流基頻分量，s為轉(zhuǎn)差率)時，電機(jī)則發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障，因此在判斷轉(zhuǎn)子斷條故障時可以以該邊頻分量作為特征頻率[3]。如快速傅里葉變換(以下簡稱FFT)及其變形(如Zoom FFT)[4]是最為常用的電流特性分析方法[5]。

為了克服FFT存在的頻譜泄露、頻率分辨不夠等固有局限，基于譜估計的轉(zhuǎn)子斷條故障檢測方法也被成功引入。目前已經(jīng)成功應(yīng)用于感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測且取得良好效果的新興頻譜分析算法包括：多重信號分類算法(以下簡稱MUSIC)[6-8]、旋轉(zhuǎn)不變參數(shù)估計技術(shù)(以下簡稱ESPRIT)[9-10]、Prony方法[11]等。MUSIC作為現(xiàn)代譜估計技術(shù)，相比于FFT，即使對于短時數(shù)據(jù)情況，MUSIC仍然能夠保持較高的頻率分辨率，而對于信號的幅值和相位參數(shù)，MUSIC通常借助模擬退火算法[12]、遺傳算法[13]和模式搜索算法[14]等智能優(yōu)化算法進(jìn)行估計。同理，ESPRIT同樣具有較好的頻率分辨率，可是對于幅值和相位參數(shù)估計精度較差，故通常也將該方法與智能優(yōu)化算法相結(jié)合[15]。Prony方法可以同時檢測信號的頻率、幅值和相位角，是一種理想的故障檢測方法。

為了更好地凸顯故障特征，定子電流變換方法也被成功用于轉(zhuǎn)子斷條故障檢測之中。如Park變換及Park矢量模平方函數(shù)[16]、Hilbert模量等電流變換形式[17]；不僅如此，瞬時有功(無功)功率也得到了應(yīng)用[18]。這類方法不同于傳統(tǒng)的基于MCSA方法，它們均是通過對定子電流的變形、坐標(biāo)變換或者同時利用電壓電流信號進(jìn)行特征故障檢測的。這類方法有一個共同的特點：可以有效地使故障特征頻率(1±2s)f1遠(yuǎn)離基頻分量f1，從而避免被淹沒或者頻譜泄露。不僅如此，當(dāng)定子電壓電流信號經(jīng)過這些方法處理之后往往可以將基頻分量轉(zhuǎn)化為直流成分，再經(jīng)過一定的處理便可以濾除直流成分，凸顯故障特征，提高故障檢測能力。

由以上分析可知，對于恒定負(fù)載下的感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測方法已有較為成熟的研究。但是，以上方法并未考慮負(fù)載波動的情況。當(dāng)電機(jī)拖動負(fù)載表現(xiàn)為一個恒定負(fù)載轉(zhuǎn)矩和一個單一確定頻率成分的波動負(fù)載轉(zhuǎn)矩疊加而成時，此種情況稱為負(fù)載波動。當(dāng)負(fù)載波動的頻率為fL時，會在定子電流頻譜中疊加一個大小為(f1±fL)的頻率成分，當(dāng)其與斷條故障特征頻率(1±2s)f1接近時，負(fù)載波動可能會對轉(zhuǎn)子斷條故障檢測引起誤判。為了提高感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測可靠性，須將其與負(fù)載波動進(jìn)行有效區(qū)分。

研究表明，轉(zhuǎn)子斷條故障和負(fù)載波動在瞬時有功(無功)功率的表現(xiàn)是不同的[19]：轉(zhuǎn)子斷條故障和負(fù)載波動均會在瞬時有功功率(以下簡稱IAP)調(diào)制出大小分別為2sf1，fL的頻率成分，但是幅值則表現(xiàn)為后者遠(yuǎn)大于前者；同理，在瞬時無功功率(以下簡稱IRP)同樣存在大小分別為2sf1，fL的頻率成分，但是幅值為前者遠(yuǎn)大于后者[20-21]。據(jù)此，便可以對轉(zhuǎn)子斷條故障與負(fù)載波動進(jìn)行有效的區(qū)分。文獻(xiàn)[19]的方法雖然可以對轉(zhuǎn)子斷條故障與負(fù)載波動進(jìn)行區(qū)分，但是當(dāng)二者同時存在且2sf1，fL極其接近甚至相同時，現(xiàn)有的頻譜分析技術(shù)是無法將二者進(jìn)行區(qū)分的；文獻(xiàn)[21]在回顧與拓展了轉(zhuǎn)子斷條故障與負(fù)載波動識別方法的理論基礎(chǔ)，給出了明確的診斷判據(jù)，但是該方法亦是建立在頻譜分析的基礎(chǔ)上(這對頻譜分析技術(shù)要求較高)，且未考慮2sf1，fL相同的情況。

不僅如此，以上方法只是涉及到如何對負(fù)載波動與斷條故障進(jìn)行有效檢測與區(qū)分，并未考慮提取故障特征之后的狀態(tài)識別問題。目前常用的分類算法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(以下簡稱ANN)[22]、支持向量機(jī)(以下簡稱SVM)[23]和隨機(jī)森林(以下簡稱RF)[24]等。ANN和SVM均為單一分類器，其分類正確率還有待進(jìn)一步提高。而RF屬于集成分類器，其具有分類速度快、正確率高的特點。

基于此，本文針對負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障特征提取和狀態(tài)識別問題，提出了基于瞬時功率與離散小波相結(jié)合的故障特征提取方法，并給出了明確的小波判據(jù)；然后構(gòu)建了以RF為基分類器的集成分類器，從而實現(xiàn)對負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障的準(zhǔn)確有效診斷。

1 負(fù)載波動下斷條故障特征及問題分析

1.1 恒定負(fù)載下斷條故障特征分析

當(dāng)感應(yīng)電動機(jī)出現(xiàn)斷條故障時將在定子電流中產(chǎn)生一個頻率為(1-2s)f1的邊頻分量。該邊頻分量將導(dǎo)致定子電流幅值出現(xiàn)周期性變化，進(jìn)而反作用到轉(zhuǎn)子上，產(chǎn)生一個兩倍轉(zhuǎn)差率的力矩。又因為轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動慣量不可能無限大，故該兩倍轉(zhuǎn)差率的力矩就會對轉(zhuǎn)子的速度產(chǎn)生擾動。速度的擾動一方面會降低(1-2s)f1的下邊頻分量擺動幅度；另一方面會產(chǎn)生一個(1+2s)f1的上邊頻分量。

圖1為恒定負(fù)載下感應(yīng)電動機(jī)定子電流及其FFT頻譜圖。由圖1可知，恒定負(fù)載先感應(yīng)電動機(jī)發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障時將在定子電流頻譜中疊加兩個頻率大小為(1±2s)f1的邊頻分量，以此作為斷條故障特征。

(a) 定子電流

(b) 定子電流頻譜

1.2 波動負(fù)載下斷條故障特征分析

此處的波動負(fù)載為一個恒定負(fù)載轉(zhuǎn)矩和一個單一確定頻率成分的波動負(fù)載轉(zhuǎn)矩疊加而成，表達(dá)式如下：

Tload=Tavg+ηTavgcos(2πfL)

式中：Tavg為恒定負(fù)載轉(zhuǎn)矩；η為反映負(fù)載波動水平的系數(shù)；fL為波動頻率。

當(dāng)電動機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩以頻率fL進(jìn)行波動時，電機(jī)的轉(zhuǎn)速ωr和電磁轉(zhuǎn)矩Te都將以同樣的頻率fL進(jìn)行波動。同轉(zhuǎn)子斷條故障一樣，由負(fù)載波動引起的轉(zhuǎn)速波動也將影響定子繞組中的感應(yīng)電動勢，從而會在定子電流上疊加兩個頻率為f1±fL的電流成分，故當(dāng)fL與2sf1極其接近時，負(fù)載的波動容易干擾轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率的檢測。

圖2為負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)定子電流及其FFT頻譜圖。由圖2可知，當(dāng)電動機(jī)出現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條故障時，定子電流頻譜中會存在故障特征分量(1±2s)f1。但是當(dāng)電機(jī)的負(fù)載呈現(xiàn)波動性質(zhì)時會對定子電流進(jìn)行一定的調(diào)制，從而導(dǎo)致在定子電流頻譜分析時也出現(xiàn)邊頻分量f1±fL，從而混淆斷條故障。

通過對負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障特征分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)負(fù)載呈現(xiàn)波動性質(zhì)時，波動特征頻率會混淆斷條故障特征，需將二者進(jìn)行有效區(qū)分。

(a) 定子電流

(b) 定子電流頻譜

2 基于瞬時功率與離散小波的故障特征提取及新判據(jù)

2.1 恒定負(fù)載下斷條故障電機(jī)瞬時功率

感應(yīng)電動機(jī)定子電壓經(jīng)過Hilbert轉(zhuǎn)化為復(fù)空間矢量后有如下表達(dá)式：

(1)

同理，對于感應(yīng)電動機(jī)斷條故障時定子一相電流的復(fù)空間矢量表達(dá)式如下：

(2)

那么，感應(yīng)電動機(jī)的瞬時有功、無功功率表達(dá)式[21]：

(3)

經(jīng)過進(jìn)一步推導(dǎo)，瞬時有功、無功功率可表示如下：

p(t)=3VIcosφ-3V[I1-2s-I2sbsinαs]·

sin[2π(2sf1)t+αT]≈3VIcosφ

(4)

cos[2π(2sf1)t+αT+ξ]

(5)

由式(4)、式(5)可知，恒定負(fù)載下，感應(yīng)電動機(jī)出現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條故障時，故障特征頻率成分2sf1主要在IRP中體現(xiàn)，其幅值遠(yuǎn)大于2sf1在IAP中的幅值。

2.2 波動負(fù)載下斷條故障電機(jī)瞬時功率

當(dāng)感應(yīng)電動機(jī)同時存在轉(zhuǎn)子斷條故障與負(fù)載波動時，定子電壓仍然如式(1)，而電流的復(fù)空間矢量如下：

(6)

那么，感應(yīng)電動機(jī)的瞬時有功、無功功率表達(dá)式如下：

p(t)=3VIcosφ-3V(I1-2s-I2sbsinαs)·

sin[2π(2sf1)t+αT]+3VIlobsinαs·

sin(2πfLt+αT+δ)≈3VIcosφ-

3V(I1-2s-I2sb)sin[2π(2sf1)t+αT]+

3VIlobsin(2πfLt+αT+δ)≈3VIcosφ+

3VIlobsin(2πfLt+αT+δ)

(7)

cos[2π(2sf1)t+αT+ξ]-3VIlob·

cosαssin (2πfLt+αT+δ)≈

3VIsinφ+3VI1-2s·

cos[2π(2sf1)t+αT+ξ]

(8)

由式(7)、式(8)可知，IAP中主要含有負(fù)載波動頻率成分fL，其幅值大小主要由負(fù)載波動決定；IRP中主要含有斷條故障特征頻率成分2sf1，其幅值大小主要取決于轉(zhuǎn)子斷條故障。

因此，針對負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測問題，只需要通過對IAP和IRP進(jìn)行頻譜分析,便可以將二者進(jìn)行區(qū)分。

通過以上分析可知，通過瞬時功率可以排除負(fù)載波動對轉(zhuǎn)子斷條故障檢測的影響，但是當(dāng)2sf1，fL極其接近甚至相等時，傳統(tǒng)的頻譜分析技術(shù)是無法實現(xiàn)準(zhǔn)確的故障檢測的。為此，進(jìn)一步引入離散小波變樣(以下簡稱DWT)方法，對負(fù)載波動下電機(jī)瞬時功率進(jìn)行頻段分解并提取能量，以解決以上問題。

2.3 基于DWT的故障特征提取及小波判據(jù)

DWT作為一種時頻分析工具，對非平穩(wěn)信號具有良好的處理能力，故可用于負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障時瞬時功率信號的處理。對于瞬時功率信號S，DWT將其分解為一個逼近信號al和一系列細(xì)節(jié)信號dj，其頻段如下式：

(9)

式中：fs為信號采樣頻率；l為小波分解層數(shù),取決于采樣頻率以及實際所需的頻段寬度;j=1,2,…，l。

對逼近信號與細(xì)節(jié)信號提取能量，如下式：

(10)

式中：Nl為第l層的數(shù)據(jù)長度。

由于轉(zhuǎn)子斷條故障、負(fù)載波動會在IAP以及IRP中表現(xiàn)不同，對瞬時功率進(jìn)行小波分解并提取頻段能量，那么特征頻率2sf1,fL所在頻段的能量值將較比其他頻段能量大。用Ep和Eq分別表示特征頻率2sf1,fL所在頻段的IAP和IRP小波能量幅值。負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷小波判據(jù)如表1所示。

表1 變化負(fù)載下轉(zhuǎn)子斷條故障診斷小波判據(jù)

由表1可知，對于既存在斷條故障，又存在負(fù)載波動的情況，如果二者的特征頻率均分布在同一頻段，那么將出現(xiàn)Ep和Eq均偏大，且大于設(shè)定閾值的情況；如果2sf1，fL分布在不同頻段，那么2sf1所在頻段EpEq。以上便是負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷小波判據(jù)，對于2sf1，fL非常接近甚至相等的情況，本方法仍然有效。

因此，通過結(jié)合瞬時功率與離散小波可有效提取負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)出現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條故障特征。

3 集成分類器

3.1 集成學(xué)習(xí)原理

集成學(xué)習(xí)(以下簡稱EL)是一種使用多個分類器來解決同一個問題并以此提高泛化能力的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。圖3為集成學(xué)習(xí)原理。

圖3 集成學(xué)習(xí)原理

圖3通過某種集成規(guī)則，將多個分類器集成起來，然后對一個未知實例進(jìn)行分類或者預(yù)測，從而取得比單個分類器更加優(yōu)良準(zhǔn)確的性能，其中的單一分類器叫做元分類器或者基分類器。集成學(xué)習(xí)好比是一個擁有多個決策者的組織機(jī)構(gòu)，然后讓這個組織中的每個成員對同一件事物進(jìn)行集體決策。

3.2 基于RF的集成分類器

RF本身就是一種集成分類器，其所有的基分類器都是決策樹。RF是利用Bootstrap自助重采樣，通過有放回且無權(quán)重方式對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，然后將采樣得到的不同數(shù)據(jù),創(chuàng)建對應(yīng)的不同決策樹，再利用各個決策樹對測試數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行“投票表決”，最后將投票結(jié)果進(jìn)行組合，由此便得到最終的分類結(jié)果。

RF分類算法之所以能夠避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM等分類算法的過擬合以及局部最優(yōu)等問題，是由于其采用了集成學(xué)習(xí)思想，同時也真實體現(xiàn)了“隨機(jī)性”。RF的流程如圖4所示。

圖4 RF算法示意圖

以RF為基分類器且個數(shù)為3，組合規(guī)則為“投票”，那么基于RF的集成分類器結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 集成分類器示意圖

至此，便創(chuàng)建了負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷模型。由于集成分類器具有多個基分類器，因此在實際工程應(yīng)用中可以采用多個CPU并行計算，對多個基分類器進(jìn)行平行運(yùn)算，從而提高計算速度。

4 實驗驗證

4.1 故障診斷流程

負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷流程如下：

1) 采集感應(yīng)電動機(jī)一相定子電壓和電流，并進(jìn)行Hilbert變換，得到復(fù)空間矢量電壓vs和電流is；

2) 計算電機(jī)瞬時功率，并采用低通濾波器濾波得到IAP以及IRP；

3) 經(jīng)過雙Hilbert變換，濾除直流成分；

4) 對IAP，IRP分別進(jìn)行DWT分解并計算頻段能量，提取特征頻率所在頻段能量Ep和Eq；

5) 以Ep和Eq作為集成分類器輸入量訓(xùn)練集成分類器，形成故障診斷模型。

4.2 實驗平臺

實驗用電動機(jī)型號為Y90S-4，同步轉(zhuǎn)速為1 500 r/min，極對數(shù)為2。表2為電機(jī)的具體參數(shù)。

表2 實驗電動機(jī)主要技術(shù)參數(shù)

負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷實驗平臺如圖6所示。

(a) 電動機(jī)及磁粉制動器

(b) 故障轉(zhuǎn)子

電動機(jī)拖動的負(fù)載為一臺機(jī)座式磁粉制動器，其型號為FZ25J，其額定轉(zhuǎn)矩為25 N·m，激磁線圈電壓為直流24 V，電流為2.0 A，許用轉(zhuǎn)速為1 500 r/min，冷卻方式采用自冷卻。

與磁粉制動器配套使用的為一臺張力控制器，其具有220 V交流輸入，24 V/36 V直流輸出，控制方式分為面板控制、外接PLC控制、外接電位器三種控制模式。通過改變控制器的控制信號便可以使磁粉制動器轉(zhuǎn)矩呈現(xiàn)恒定以及波動狀態(tài)。

恒定負(fù)載時，電動機(jī)為滿載狀態(tài)；負(fù)載波動時，負(fù)載波動頻率fL為4.5 Hz，波動程度η為2%，此時2sf1約為4.8 Hz。

4.3 實驗過程及結(jié)果分析

在對電機(jī)提取瞬時功率后，我們進(jìn)一步采用DWT對各個狀態(tài)下IAP和IRP進(jìn)行頻段分解，并提取各頻段能量幅值。由于本文的實驗電動機(jī)從空載變化到滿載狀態(tài)時，其轉(zhuǎn)子速度變化的大致區(qū)間為[1 400，1 490]r/min，因此故障特征頻率2sf1的大致分布區(qū)間為[0，7]Hz。加之信號采樣頻率為1 000 Hz，因此本文采用db5小波進(jìn)行6層分解，并以逼近信號al∈[0,7.8]Hz所在頻段能量為故障檢測特征量(2sf1，fL均分布于此頻段)。

同時，為了凸顯故障特征，采用Butterworth低通濾波器對瞬時功率進(jìn)行濾波之后再進(jìn)行DWT分解。濾波器的截止頻率為10 Hz，階數(shù)為16。

圖7為恒定負(fù)載下斷條故障電機(jī)IAP，IRP的FFT頻譜圖。其中的直流分量已經(jīng)雙Hilbert變換濾除。電壓、電流的采樣頻率為1 kHz。Ap,Aq分別為無功功率和有功功率幅值。由圖7可知，IRP中斷條故障特征頻率2sf1的幅值明顯大于IAP中2sf1的幅值。

(a) 有功功率頻譜

(b) 無功功率頻譜

圖8為負(fù)載波動下轉(zhuǎn)子斷條故障電機(jī)IAP，IRP頻譜圖。

(a) 有功功率頻譜

(b) 無功功率頻譜

由圖8可知，斷條故障特征頻率2sf1在IRP中的幅值明顯大于IAP；而負(fù)載波動特征頻率fL在IAP的幅值明顯大于IRP。由此便可以將負(fù)載波動與轉(zhuǎn)子斷條故障進(jìn)行區(qū)分。

然后，對不同負(fù)載下電機(jī)瞬時功率進(jìn)行DWT分解并提取頻段能量，電機(jī)瞬時功率小波能量如圖9、圖10所示。其中頻段7為特征頻率所在頻段。

由圖9可知，對于恒定負(fù)載，當(dāng)感應(yīng)電動機(jī)出現(xiàn)轉(zhuǎn)子斷條故障時，特征頻段7的IRP小波能量幅值明顯大于IAP的小波能量幅值。由圖10可知，當(dāng)感應(yīng)電動機(jī)只存在負(fù)載波動時，IAP的小波能量幅值明顯大于IRP的小波能量幅值；而對于同時存在負(fù)載波動與轉(zhuǎn)子斷條故障時，頻段7的IAP,IRP的小波能量幅值均增大，且大于某一設(shè)定閾值。

圖9 恒定負(fù)載轉(zhuǎn)子故障電機(jī)小波能量

(a) 負(fù)載波動正常電機(jī)

(b) 負(fù)載波動斷條故障電機(jī)

經(jīng)過DWT提取能量之后，各種狀態(tài)下特征頻段的能量幅值大小如表3所示。

由表3可知，當(dāng)瞬時功率小波能量出現(xiàn)Ep設(shè)定閾值，且Eq>設(shè)定閾值，便可以判定電動機(jī)同時存在斷條故障和負(fù)載波動。以上結(jié)果驗證了本文方法及其新判據(jù)的可行性和有效性。

表3 DWT能量幅值

采用本文方法對不同狀態(tài)電機(jī)提取特征向量，選取一部分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練集成分類器，形成負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷模型，剩下的數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)集。測試結(jié)果如表4所示。

由表4可知，基于集成分類器的負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷模型具有較高的分類正確率，可以準(zhǔn)確識別感應(yīng)電動機(jī)狀態(tài)。

表4 集成分類器測試分類結(jié)果

5 結(jié) 語

本文針對負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法進(jìn)行了研究。

1) 研究了一種負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法并給出了明確有效的診斷判據(jù)。

2) 本文方法另辟蹊徑，不依賴頻譜分析技術(shù)，當(dāng)2sf1與fL非常接近，甚至相同時，亦能對斷條故障特征進(jìn)行準(zhǔn)確提取。

3) 引入集成分類器，克服了傳統(tǒng)單一分類器分類正確率低的弊端，進(jìn)一步提高了負(fù)載波動下感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷精確性。

4) 通過實驗驗證了恒定負(fù)載及波動負(fù)載下，該方法對感應(yīng)電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷的有效性、可行性。