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作者：陈保家;郭义鹏;徐超;徐罗军;徐义;章文忠;
单位：三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室;三峡大学电气与新能源学院;湖北特种设备检验检测研究院宜昌分院;湖北泰和石化设备有限公司;
摘要：针对电机转子断条故障特征微弱且受基频干扰严重，从而导致故障特征难以提取的问题，提出了自适应稀疏傅里叶变换(ASFT)方法。首先，采用稀疏傅里叶变换(SFT)去除原始信号中的基频分量，通过改进的金雕优化算法(IGEO)实现稀疏度参数K的自适应选择；然后，对抑制基频后的信号再次应用SFT,以精确提取转子断条的故障特征分量；最后，针对高负载工况下故障分量波动大的问题，提出了基于特征重构的提取方法。为验证所提ASFT方法的有效性，将其应用于转子断条故障仿真信号及实测信号的分析中，结果表明：在常用的方法故障频率分量受基频分量显著影响时，ASFT方法提取到的故障特征分量能量占比达100%,有效解决了转子断条故障识别难度大、隐蔽性强的问题。
关键词：转子断条;;故障诊断;;稀疏傅里叶变换
基金资助：湖北省中央引导地方科技发展基金资助项目(2024CSA095);; 湖北省重点研发计划资助项目(2023BAB129);; 湖北省自然科学基金创新发展联合基金资助项目(2025AFD720)
