【摘 要】
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为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了一种故障特征提取与强化的新方法.即在对所采集的交流电机振动加速度信号进行数据预处理之后,用盲源分离方法进行独立振动源的分
【机 构】
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大连交通大学软件学院,大连科技学院
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目（2012AA040912）,辽宁省教育厅高等学校科学研究计划资助项目（L2011077,L2012159）
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为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了一种故障特征提取与强化的新方法.即在对所采集的交流电机振动加速度信号进行数据预处理之后,用盲源分离方法进行独立振动源的分离,然后采用小波包分析方法进行特征提取,并进行特征频带的简化及特征强化处理,特征强化后的数据作为交流电机故障诊断模型的输入.该方法通过对振动加速度信号进行分离,能够分离出混合信号中的独立振动源,提高了故障特征提取的正确率和准确度;通过对特征频带化简,减少了故障诊断模型的输入,进而简化了模型的结构;特征强化使模型能够更有效地识别故障状态.
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