公开(公告)号：CN110729938A

公开(公告)日：2020-01-24

申请号：CN201911021280.3

申请日：2019-10-25

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 王攀攀 ,  张阳 ,  徐泽涵 ,  高利强 ,  童志刚 ,  卢俊结 ,  许浩 ,  孙绍峰 ,  高志宇

IPC: H02P21/14 ,  H02P29/024 ,  G01R31/34

Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的异步电机转子断条故障识别方法。首先测取三相定子电流瞬时信号，利用Park矢量法对电流信号进行分析，获得Park矢量轨迹图；然后利用方向梯度直方图方法提取出Park矢量轨迹的图像特征，形成特征向量；最后将提取出的特征向量输入到电机故障分类支持向量机(SVM)模型中，得到电机故障的识别结果。本发明不仅可准确识别出转子断条故障，而且解决了人工识别电机转子断条故障的问题。

公开(公告)号：CN110716138A

公开(公告)日：2020-01-21

申请号：CN201911021195.7

申请日：2019-10-25

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 王攀攀 ,  张阳 ,  徐泽涵 ,  高利强 ,  童志刚 ,  卢俊结 ,  许浩 ,  孙绍峰 ,  高志宇

IPC: G01R31/34

Abstract: 本发明公开了一种笼型异步电机定子绕组匝间短路故障识别方法。首先测取三相定子电流瞬时信号，利用Park矢量法对电流信号进行分析，获得Park矢量轨迹图；然后利用方向梯度直方图方法提取出Park矢量轨迹的图像特征，形成特征向量；最后将提取出的特征向量输入到电机故障分类随机森林模型中，得到电机故障的识别结果。本发明不仅可准确识别出定子绕组匝间短路故障，而且解决了人工识别电机定子绕组匝间短路故障的问题。