技术特征：
技术总结
本发明公开了一种ANFIS风电双馈异步电机气隙偏心故障诊断分类方法，属于电机状态检测与故障诊断领域。其将风电双馈异步电机气隙偏心故障细化成几种发生较为频繁的故障类型，在基于软件仿真的前提下模拟双馈异步电机模型并仿真发生气隙偏心时几种故障类型，分析动、静两种偏心故障在不同偏心程度下定子绕组内电流的变化情况，对其作小波分解将时域转化为频谱图，提取发生不同故障时的特征频段，分析气隙偏心故障的不同类型所对应的故障特征频率，再将该频段的小波能量值作为训练样本数据，构造用于双馈异步电机气隙偏心故障的自适应神经模糊推理系统，并引用混合学习算法进行训练，判别出双馈异步电机的气隙偏心故障类型。该方法精度高，可操作性强。
技术研发人员：马宏忠;李思源;魏海增;刘宝稳;张艳;徐艳;宋开胜;李胜翀;吴书煜
受保护的技术使用者：河海大学
技术研发日：2017.05.23
技术公布日：2017.08.25