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针对目前三相异步电动机故障诊断方法存在的局限性及其缺陷,在利用小波包分析提取电动机故障信号特征量基础上,提出基于蝙蝠-粒子群及改进BP算法的异步电动机BP神经网络故障辨识模型,采用蝙蝠-粒子群算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法训练BP神经网络.仿真结果分析表明,该BP神经网络模型用于三相异步电动机故障辨识,... 相似文献
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为了更加准确快速地诊断出三相异步电动机运行过程中发生的各类故障,在采用小波包分析提取异步电机故障特征向量的基础上,提出了一种混沌动态权重粒子群算法(CDW-PSO)优化BP神经网络的故障诊断方法,构建电机的神经网络故障诊断模型,采用混沌动态权重粒子群算法优化神经网络的结构参数。实验分析表明,采用该方法用于电机故障诊断,诊断速度快、准确性高、可靠性好。 相似文献
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为利用电机噪声信号对电机进行出厂故障诊断,采用小波分析技术对小功率异步电动机噪声信号进行多分辨率分析。从能量分布出发,结合概率论参数区间估计法获得不同故障各频段能量区间,对电机进行故障诊断。实验证明,不同故障的各频段能量区间不同,根据能量分布区间可以有效地诊断电机故障类型。 相似文献
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在对当前的检测方法与故障诊断手段研究的基础上,提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法。该方法利用改进的BP算法,提高了学习速率,增强了稳定性。同时,针对异步电动机常见的故障特点,运用该诊断模型,对异步电动机故障进行了诊断。仿真结果表明:它具有准确度高,诊断速度快等优点,是一种较实用的故障诊断方法。 相似文献
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鉴于工频分量对异步电动机转子断条故障特征分量的泄露影响,提出了高频信号注入的异步电动机转子故障诊断新方法.推导出高频信号注入后转子断条新的故障特征频率,采用电机多回路理论和绕组函数理论建立异步电动机完好以及转子断条故障数学模型,通过仿真验证了高频信号注入法在电机轻载情况下对诊断转子断条故障的有效性和可行性. 相似文献
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网络化电动机故障智能诊断和保护系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前电动机保护中存在的现场综合保护系统通信功能不强、综合保护与早期故障诊断不能有机结合等问题,应用计算机技术、网络技术、多处理器技术、神经网络和故障智能诊断等技术,设计了一种网络化的电动机故障智能诊断与保护系统。重点介绍了同步采样脉冲产生电路和以太网通信模块的设计,给出了上位计算机采用经遗传算法优化的BP神经网络对电机的早期故障进行智能诊断的软件流程。试验结果表明,该系统能准确诊断电机的各类故障并实施有效保护。 相似文献
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小波包分析是一种能有效进行时一频定位和微弱信号提取的方法,它对信号具有最优降噪处理能力。采用小波包分析法来提取异步电动机振动信号的故障特征,并将电机故障信号和正常信号的特征频段能量进行对比,给出定量对比的结果,充分说明故障与无故障之间存在明显差异,从而实现异步电动机的故障诊断。实例证明该方法正确有效。 相似文献
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基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在电机故障诊断技术中,电机振动信号最能全面反映电机的运行状态.由于电机振动信号属于非平稳随机信号,传统的傅里叶变换从频域角度进行信号分析,只能说明信号中某频率成分幅值的大小和频率密度,不能检测奇异信号点的时域信息,而且还可能将含有丰富故障信息的微弱信号作为噪声滤去.因此,不能完全满足故障信号特征提取的要求.为解决这一问题,提出一种基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法,该方法采用小波时频分析技术对电机故障振动信号进行消噪滤波,通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征,应用BP神经网络进行故障识别,并采用Matlab仿真软件予以实现.结果表明,该方法不需要建立电机的故障诊断模型,能有效提高电机故障诊断的准确性. 相似文献
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针对异步电机的构造与转子故障特征,基于统计学习理论提出了信号处理技术与支持向量机故障诊断相结合的方法,以鼠笼式异步电动机为研究对象,建立了电机转子故障实验系统,并采集了电机故障信号,使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行故障分类。其次针对鼠笼式电机转子多故障分类问题,提出了小波包分析两种不同故障信号预处理方法,将采集的电机机壳振动信号分别进行分析,提取了故障特征向量,并结合LS-SVM分类功能,实现对电机转子不同故障的有效分类。实验结果表明,小波分析与LS-SVM结合的方法具有很好的分类精度。 相似文献
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以三相逆变器-电动机驱动系统为例,研究基于神经网络的逆变器故障智能诊断方法.在三相逆变器易发的功率管开路故障、短路故障及短路故障后逆变器工作状态理论分析和仿真实验研究基础上,建立三相逆变器故障仿真模型.通过仿真实验获取逆变器故障状态下的电机定子电流信号数据,利用信号分段方法提取故障特征构造神经网络的学习样本,并以此训练神经网络,确定用于三相逆变器故障诊断的神经网络结构和参数.在感应电机矢量控制系统中进行仿真验证,仿真实验结果表明,该方法相对已有逆变器故障诊断方法,具有诊断迅速、可靠性高的优点,可在20ms内在线完成上述各种功率管故障的诊断. 相似文献
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基于电机定子电流信号分析方法的异步电动机轴承故障检测中,计及实际电动机供电电压谐波和三相电压不平衡等外部因素的情况下,如何实现轴承故障的可靠检测一直是电动机故障检测领域的难题.对传统的定子电流频谱分析方法进行了深入研究,讨论了传统最小均方算法(LMS)自适应滤渡方法在信号处理中的不足.在此基础上,提出了将小渡分析、连续细化傅里叶变换和改进LMS自适应滤波方法有机结合的异步电动机轴承故障检测新方法.该方法能够正确判断轴承故障特征频率分量,从而提高异步电动机轴承故障诊断效果,实现轴承故障的可靠检测.实验结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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