基于模式識(shí)別理論的電機(jī)故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、電機(jī)是當(dāng)今生產(chǎn)活動(dòng)和日常生活中最主要的原動(dòng)力和驅(qū)動(dòng)裝置。隨著生產(chǎn)系統(tǒng)的發(fā)展，系統(tǒng)中需要的電機(jī)數(shù)量和單機(jī)容量都在不斷增加，現(xiàn)代化的工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的特點(diǎn)是技術(shù)先進(jìn)、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、精度要求高，這使得故障檢測的工作量和難度都有很大程度的增加。而且電機(jī)的正常工作對(duì)保證生產(chǎn)制造過程的正常進(jìn)行意義非常重大。因此對(duì)電機(jī)故障的診斷要求十分迫切，通過對(duì)電機(jī)常見故障的診斷和分析，可以及早發(fā)現(xiàn)故障和預(yù)防故障的進(jìn)一步惡化。本論文正是基于這種考慮，對(duì)異步電機(jī)的智能診斷方

2、法進(jìn)行了探討研究。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的并行性、容錯(cuò)性和自學(xué)習(xí)能力，通過對(duì)典型樣本的學(xué)習(xí)，完成知識(shí)的獲取，并將知識(shí)分布存儲(chǔ)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)連接權(quán)值中，用來對(duì)未知樣本進(jìn)行識(shí)別、比較。該方法不需要對(duì)診斷系統(tǒng)建立模型結(jié)構(gòu)，利用頻率成分的能量變化來識(shí)別不同的模式。 本論文以鼠籠型異步電機(jī)轉(zhuǎn)子為研究對(duì)象，在轉(zhuǎn)子正常和斷條兩種模式下，對(duì)定子電流進(jìn)行分析，利用小波包分析后得到的信號(hào)，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用三層BP網(wǎng)絡(luò)，BP