【摘 要】
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针对MUSIC（Multiple Signal Classification Algorithm）算法用于故障诊断的两大缺点：运算量大和可能产生的虚假波峰对故障特征的混淆带来的不利影响,给出了相应的解决方法。定子
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,河北白沙集团保定卷烟厂
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50407016）
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针对MUSIC（Multiple Signal Classification Algorithm）算法用于故障诊断的两大缺点：运算量大和可能产生的虚假波峰对故障特征的混淆带来的不利影响,给出了相应的解决方法。定子电流Hilbert幅值包络信号包含了低频的故障特征频率调制信号,故通过对定子电流Hilbert幅值包络信号进行降采样率重采样、减少分析信号长度,可避免低频段频谱混叠,再对减少的重采样数据进行具有超分辨率的MUSIC低频段估计,可大大降低MUSIC算法频谱估计时间;运用连续细化傅里叶变换（SFFT）
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