基于小波抗体记忆克隆算法的电机故障诊断

针对电机定子、转子、轴承偏心、气隙偏心等故障,提出了一种将小波分析和抗体克隆算法相结合的故障诊断新方法。使用小波技术对电机定子电流监控数据进行预处理,对采样信号进行小波分解,提取各频段的能量,归一化后将能量作为故障诊断的特征向量。将得到的故障特征向量作为抗原,由算法建立的聚类中心作为免疫系统的抗体,然后利用抗体记忆克隆算法对故障样本进行故障识别分类。试验和应用结果表明,用小波记忆克隆算法能很好地分类出电机的各种工作状态,使电机故障诊断具有较高的正确率和浓缩率。