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电机故障诊断的仿真研究 黄 河 东华理工大学机电学院，江西 南昌 3 3 0 0 1 3 1 0 0 6 - 9 3 4 8 ( 2 0 1 1 ) 0 9 - 0 1 7 7 - 0 4 摘要：研究电机故障诊断问题。针对电机信号具有非平稳和随机性特点，为保证电机运行的安全性，准确进行故障诊断，传 统方法不能有效识别故障信号特征，导致故障识别准确率低，现提出一种基于小波分析和神经网络相结合的电机故障诊断 方法。采用小波包变换技术对电机故障振动信号进行去噪处理，然后利用小波包分解系数计算各子频带能量值，根据能量 值的变化构建故障特征向量，利用将特征向量作为R B F 神经网络的输入进行故障识别，并在M a t l a b 仿真平台上进行仿真。 仿真结果表明方法提高电机故障诊断的准确率，有效克服了传统方法存在不足，同时缩短了电机故障诊断的时间。 故障诊断； 神经网络； 小波分析； 振动信号 T P 2 7 7B S t u d y o n F a u l t D ia g n o s is o f E l e c t r o m o t o r B a s e d o n R B F N e u r a l N e t w o r k H U A N G H e 2 0 1 0 - 0 7 - 2 2 2 0 1 0 - 0 9 - 0 2 1 7 8 1 7 9 1 刘振兴，张哲，尹项根，异步电动机的状态监测与故障诊断技 术综述 J . 武汉科技大学学报（自然科学版），2 0 0 1 ，2 4 ( 3 ) ： 2 8 5 - 2 8 7 . 2 侯志祥，申群太，李河消. 电机设备的现代故障诊断方法 J . 电力系统及其自动化学报，2 0 0 3 ，( 6 ) : 6 1 - 6 3 . 3 赵月明，陈在平. 基于遗传- 神经网络的电机故障诊断 J . 天 津理工大学学报，2 0 0 6 ，2 2 ( 5 ) : 4 1 - 4 3 . 4 罗安，等. 大型电机故障诊断系统的研制以调相机故障诊断 专家系统为例 J . 中南工业大学学报，1 9 9 9 ，3 0 ( 5 ) : 5 3 3 - 5 3 6 . 5 付华， 冯爱伟， 单亚峰，徐耀松， 王传英. 基于信息融合技术的 电机故障诊断 J . 辽宁工程技术大学学报，2 0 0 6 , 2 5 ( 4 ) : 4 4 9 - 5 5 2 . 6 申宇皓，孟晨，傅振华，张磊. 基于改进支持向量机的仿真电路 故障诊断研究 J . 计算机仿真，2 0 1 0 , 2 7 ( 1 ) ：3 4 6 : 3 5 0 . 7 冷永刚，王太勇，李瑞欣. 变尺度随机共振用于电机故障的监 测诊断 J . 中国电机工程学报，2 0 0 3 ，2 3 ( 1 1 ) : 1 1 1
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