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摘要:在電機(jī)故障診斷技術(shù)中,電機(jī)振動(dòng)信號(hào)最能全面反映電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。由于電機(jī)振動(dòng)信號(hào)屬于非
平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào),傳統(tǒng)的傅里葉變換從頻域角度進(jìn)行信號(hào)分析,只能說(shuō)明信號(hào)中某頻率成分幅值的大小和頻率
密度,不能檢測(cè)奇異信號(hào)點(diǎn)的時(shí)域信息,而且還可能將含有豐富故障信息的微弱信號(hào)作為噪聲濾去。因此,不
能完全滿足故障信號(hào)特征提取的要求。為解決這一問(wèn)題,提出一種基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷
方法,該方法采用小波時(shí)頻分析技術(shù)對(duì)電機(jī)故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行消噪濾波,通過(guò)小波包分解系數(shù)求取頻帶能量,
根據(jù)各個(gè)頻帶能量的變化提取故障特征,應(yīng)用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障識(shí)別,并采用Matlab 仿真軟件予以實(shí)
現(xiàn)。結(jié)果表明,該方法不需要建立電機(jī)的故障診斷模型,能有效提高電機(jī)故障診斷的準(zhǔn)確性。
平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào),傳統(tǒng)的傅里葉變換從頻域角度進(jìn)行信號(hào)分析,只能說(shuō)明信號(hào)中某頻率成分幅值的大小和頻率
密度,不能檢測(cè)奇異信號(hào)點(diǎn)的時(shí)域信息,而且還可能將含有豐富故障信息的微弱信號(hào)作為噪聲濾去。因此,不
能完全滿足故障信號(hào)特征提取的要求。為解決這一問(wèn)題,提出一種基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷
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現(xiàn)。結(jié)果表明,該方法不需要建立電機(jī)的故障診斷模型,能有效提高電機(jī)故障診斷的準(zhǔn)確性。
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