基于LS SVM的矿用异步电机定子故障诊断

针对矿用异步电机定子匝间短路故障,提出了一种故障诊断的方法,该方法结合了小波包熵和最小二乘支持向量机,通过样本误差来选择贡献量比较大的样本,同时又顾及到其它样本的一些属性,再通过最小二乘支持向量机来进行训练,能够保证算法的精度和推广的能力,加快训练速度。此方法具有鲁棒性和快速性,同时它也会削弱部分干扰样本的影响,从而减少误差的概率。通过实验方法结果显示,所提出的方法有效可行。