采用最大相关峭度解卷积算法(MCKD)对发电机定子的振动信号进行处理,得到信号处理后的时域波形与频谱,并根据提取得到的故障特征信息实现了对发电机运行状态的识别.为了排除偶然性,用最大相关峭度解卷积算法对发电机定子的正常信号和定子匝间短路故障信号都进行了处理,从而证明了这一算法用于振动信号故障特征提取的有效性.通过和当前主流算法之一的最小熵解卷积算法(M ED)的处理结果进行对比,分析发现本文算法比最小熵解卷积算法的故障特征信息提取更加明显和准确.结果表明,最大相关峭度解卷积对故障信号特征频率的提取有良好的效果,并与当前主流算法相比有一定的优越性.
发电机 定予匝间短路 振动信号 最小熵解卷积(MED) 最大相关峭度解卷积(MCKD)