【摘 要】
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在工业过程的异步电机故障诊断问题的研究中，由于实际运行中异步电机受工作环境的影响以致故障情况复杂，产生不正常信息。传统神经网络故障诊断方法难以对变化环境下电机产生的
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,中冶长天国际工程有限责任公司
【基金项目】
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“十二五”国家科技支撑重点支撑项目(2011BAF18B01)
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在工业过程的异步电机故障诊断问题的研究中，由于实际运行中异步电机受工作环境的影响以致故障情况复杂，产生不正常信息。传统神经网络故障诊断方法难以对变化环境下电机产生的状态信息进行准确分类，且其训练速度慢，泛化能力低，难以满足实际应用要求。为实现快速可靠的故障诊断，提出了小波包一在线贯序极限学习机故障诊断方法。通过在线贯序极限学习机对小波包分析提取出的电流特征向量进行再学习，可自适应工作环境识别故障。仿真结果表明，改进方法相比传统神经网络能更快速、准确的判断故障类型和故障位置，故障诊断提供了科学依据。
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