【摘 要】
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针对感应电动机存在多种故障问题,提出一种融合模糊极小-极大（FMM）神经网络和分类回归树（CART）的电机故障诊断方法（FMM-CART）,对转子断条、定子绕组和电压失衡三种常见电机故障进行
【机 构】
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湖州职业技术学院信息工程分院,平顶山学院软件学院,南京信息工程大学计算机与软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61300236）
论文部分内容阅读
针对感应电动机存在多种故障问题,提出一种融合模糊极小-极大（FMM）神经网络和分类回归树（CART）的电机故障诊断方法（FMM-CART）,对转子断条、定子绕组和电压失衡三种常见电机故障进行诊断。通过采集电机三相的电流信号,并进行功率谱分析,提取特定谐波信号作为FMM-CART模型的输入特征。训练过的FMM神经网络根据输入特征计算置信因子,CART根据置信因子构建决策树,最终输出诊断结果。实验结果表明,FMM-CART能有效的诊断各种电机故障,且具有较少的检测时间和较低的网络复杂度。
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