模糊融合技术在电机故障诊断中的应用

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电机运行及故障有着复杂的物理(机、磁和电)演变历程,而传统的诊断方式是基于单参数特征,存在很大的不确定性。针对电机故障诊断系统中的多种状态监测与诊断技术,利用模糊信息融合原理实现对电机运行状态及故障的全参数综合评价,从而提高故障诊断的快速性与准确性。通过实例分析表明该诊断模型的可行性。 Motor operation and fault has a complex physical (mechanical, magnetic and electrical) evolution history, while the traditional diagnosis method is based on single-parameter characteristics, there is a great deal of uncertainty. Aiming at the various condition monitoring and diagnosis technologies in the fault diagnosis system of motor, fuzzy comprehensive evaluation of motor running status and fault parameters is made based on fuzzy information fusion principle to improve the speed and accuracy of fault diagnosis. The case analysis shows that the diagnostic model is feasible.
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