【摘 要】
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电动机是机械加工中不可或缺的必备工具．电动机在运转中常产生各种故障，为保证电动机运行安全，对电动机运行状态进行在线监测尤为重要。以三相异步电动机为研究对象，采用传感器获
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51565015)
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电动机是机械加工中不可或缺的必备工具．电动机在运转中常产生各种故障，为保证电动机运行安全，对电动机运行状态进行在线监测尤为重要。以三相异步电动机为研究对象，采用传感器获取电动机运行中的重要参数（振动、噪声、转速及温度等），由时／频域分析及能量分析等方法提取电动机运行特征量，构成特征向量，采用BP神经网络训练的方法建立状态识别模型，通过BP神经网络模式识别方法，判断电动机运行的状态，在此基础上，利用LabVIEW软件构建可视化监测系统，将电动机运行参数及状态实时显示在可视化界面中，完成在线智能监测。
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