【摘 要】
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本文主要将小波与神经网络结合用于电机的在线监测与故障诊断。针对电机系统运行的关键故障,采用小波与神经网络结合的思想,将采集到的电机振动信号,进行小波处理后,通过分析
【机 构】
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河北理工大学计算机与自动控制学院,河北理工大学机械工程学院
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本文主要将小波与神经网络结合用于电机的在线监测与故障诊断。针对电机系统运行的关键故障,采用小波与神经网络结合的思想,将采集到的电机振动信号,进行小波处理后,通过分析观测信号在小波包某一分解层次上的不同时频分辨空间中的能量分布,进行电机运行状态的特征提取,对提取到的特征信号再用神经网络技术进行故障诊断,从而建立起电机运行状态的在线监测体系,以实现对电机故障预测及诊断,充分体现了小波神经网络在故障诊断中的优越性。
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