【摘 要】
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针对在利用定子电流信号分析法对异步电机进行故障诊断时,电流信号中的故障特征频率成分经常会被基波频率和噪声淹没,从而无法准确诊断故障的情况。本文以鼠笼式异步电机为研
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针对在利用定子电流信号分析法对异步电机进行故障诊断时,电流信号中的故障特征频率成分经常会被基波频率和噪声淹没,从而无法准确诊断故障的情况。本文以鼠笼式异步电机为研究对象,提出结合RELAX算法和BP神经网络来对电机转子故障进行诊断,以达到消除电流基波和噪声的影响,实现对鼠笼式异步电机转子早期故障准确识别的目的。实验结果表明:RELAX算法结合BP神经网络的方法,能够准确地诊断出鼠笼式异步电机转子早期故障,具有一定的工程应用价值。
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