基于模糊神经网络的电机故障诊断与预测模型研究

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交流电机具有结构简单、性能良好、使用维护方便等特点,被广泛地应用于工业、国防等领域。由于交流电机在应用中受到频繁启动、负载波动、工作环境恶劣等因素的影响,因此电机在寿命周期内发生故障是难以避免的。为了避免电机失效、保障安全生产、防止因电机故障造成的经济损失及发生事故灾难,对电机进行故障诊断与预测具有重要的意义,因此一直受到各相关领域的重视。本文的研究工作正是基于这一背景提出的。论文首先采用盲源分离方法对交流电机振动加速度信号进行混合振动源的分离,之后对分离后的信号进行小波包分解进行特征提取,
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备件管理是企业设备管理重要的一部分,关系到企业的生产运行绩效和经济效益。在备件管理过程上,需要做到既满足设备维护和检修需要,又能够避免过多的资金占用。因此,准确的备件需求预测对于备件库存控制与优化十分重要。学者针对备件需求量的预测问题,展开了多方面的研究。但从目前的研究情况来看,尚没有发现以电力通信设备为目标对象的研究,因此,现有的方法能否帮助改善电力企业在备件管理工作中仍然依赖不甚准确的经验公式
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正确地评估钢铁行业冲击负荷对公用电网电能质量的影响,合理地提出治理方案及对所设计的方案进行仿真计算,是SVC工程设计中的三个重要方面。本文通过一个实例,利用电力系统谐波分析软件(CHP),通过对现有电弧炉和新上电弧炉两种情况下电网电能质量参数,在有无SVC情况下的仿真计算,提出经济合理的实施方案,以确保电弧炉群生产过程中电网的运行效率和安全性,为其他类似生产需要提供了一个很好的参考。
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当今为电气化的时代,由于感应电动机具有良好的性能,在自动化生产和日常生活中常被作为提供原动力与驱动的设备。但是在实际应用中,由于很多因素的诱发电机经常发生故障,故障严重时会导致设备的损坏、甚至会给现场带来安全问题。因此,对感应电动机发生的故障尽早作出诊断具有重要的经济、社会价值。本文以虚拟仪器作为信号采集与处理的平台,应用EMD-ICA、多源信息特征融合以及KPCA等方法获取诊断特征向量,并将特征
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橄榄石结构LiFePO4以其原料来源广、热稳定性强、无毒、循环性能优良、理论比容量高等特点一经问世便得到人们的广泛认可,并且顺应了社会对新能源和环保的追求,成为最具有开发意义和发展前景的新一代锂离子电池正极材料。然而由于LiFePO4自身存在的锂离子扩散速度慢和导电性能差等不足,很大程度上限制了其商业化进程。本文采用高温固相还原法制备LiFePO4/C和Na1-xLixFePO4复合正极材料。利用
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真空开关是国家电网的重要的保护和控制设备,在中压环境中处于核心的地位,目前正往高电压,大容量,智能化的方向发展。需要解决的技术关键点是真空开关电弧理论及其调控手段的研究。真空电弧的研究主要针对两个方面,即外在形态(外部特征)和内在等离子体(内在特征)的研究。对于外在形态的研究,国内外的大多数学者采用高速摄像机采集真空电弧的图像,通过图像分析电弧形态;对于电弧等离子的研究,现有的研究方法主要有:光谱
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