短时数据下利用双HTLS参数估计的异步电机转子断条故障诊断

传统基于傅里叶分析的算法,其频谱分辨率受限于数据长度,对此,提出一种在短时数据下利用双HTLS算法进行异步电机转子断条故障诊断的方法。利用HTLS算法中的Hankel矩阵左奇异子矩阵的平移不变性质,准确估算出基波幅值、频率、相位参数;然后利用基波参数构造基波表达式,将其从定子电流原始信号中剔除,从而得到残余电流;对残余电流再次进行HTLS参数估计,辨识出故障成分的参数,并有效抑制噪声的影响。对不同数量的转子断条故障进行实验验证,结果表明双HTLS算法具有高鲁棒性的优点,且适用于噪声背景及短时数据下的转子断条故障检测。