【摘 要】
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该文分析了小功率少槽永磁直流电动机的电枢电流与换向过程之间的关系.通过对换向机理的深入分析,推导出了少槽永磁直流电动机转速与换向脉动频率之间的定量关系.该结论仅利
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该文分析了小功率少槽永磁直流电动机的电枢电流与换向过程之间的关系.通过对换向机理的深入分析,推导出了少槽永磁直流电动机转速与换向脉动频率之间的定量关系.该结论仅利用换向片数和电刷对数确定它们之间的定量关系,虽然未能对各种情况都给出统一的表达式,但对于确定二者之间的定量关系具有一般的指导意义.利用傅立叶分析、小波分析和数理统计等多种方法从电流信号中提取出了电机的故障特征.在永磁直流电动机动态数学模型的基础之上得到了故障特征提取的数学模型,并利用该模型对电机的故障机理进行了分析,验证了提取出的故障特征的合理性.利用改进的BP神经网络完成了故障的诀策与分离.为了克服传统的BP神经网络收敛速度漫、容易陷入局部极小点等缺点,该文选用了其改进算法-共轭梯度法对网络进行训练.实验表明这种改进的BP网络具有训练时间短、良好的容错特性等优点.实验表明,该文研究得到的方法能够较为准确的对小功率永磁直流电动机生产线上的五种故障进行快速诊断.
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