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基于稀疏学习的感应电机传动系统旋转机械故障诊断零序电流分析方法
A Zero-Sequence Current Analysis Approach for Rotating Machinery Fault Diagnosis of Induction Motor Drivetrain Based on Sparse Learning
| 作者 | Zhao-Hua Liu · Jun-Jie Long · Hua-Liang Wei · Kan Liu · Ying-Jie Zhang · Xiao-Hua Li |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年7月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 故障诊断 机器学习 功率模块 三相逆变器 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 故障诊断 感应电机 零序电流 稀疏学习 旋转机械 电力电子 电流分析 |
语言:
中文摘要
感应电机驱动的旋转机械故障诊断日益受到关注。相比振动分析,利用现有逆变器或电流互感器获取的电流信号进行诊断,更具经济性和可靠性。本文提出一种基于稀疏学习的零序电流分析方法,旨在通过电机驱动系统的电流特征实现故障的精准识别与诊断。
English Abstract
Fault diagnosis of rotating machinery driven by induction motors has received increasing attention. Current diagnostic methods, which can be performed on existing inverters or current transformers of three-phase induction machines, have become a more economical and reliable alternative to vibration diagnostic methods. Existing references mainly focus on the stator current analysis of single-phase,...
S
SunView 深度解读
该技术对阳光电源的逆变器产品线(特别是风电变流器及大型工业驱动应用)具有重要价值。通过分析逆变器侧的电流特征进行故障诊断,无需额外增加振动传感器,符合阳光电源追求高可靠性、低运维成本的智能化运维(iSolarCloud)趋势。建议将该稀疏学习算法集成至风电变流器或大功率组串式逆变器的控制平台中,实现对电机及传动链的在线监测,提前预警故障,从而提升系统整体的可用性和运维效率。