基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的電動機故障診斷技術研究.pdf

1、異步電動機作為現(xiàn)代化生產(chǎn)生活的主要動力源，在國民經(jīng)濟各行業(yè)和人們的日常生活中得到了廣泛應用。若電機發(fā)生故障，嚴重時甚至導致停機，將對工作生產(chǎn)和人們生活造成巨大損失，故對電動機的故障檢測診斷具有重要的實際意義。本文在總結國內(nèi)外異步電動機故障診斷的發(fā)展和現(xiàn)狀下，研究電動機振動信號和定子電流信號特征參數(shù)的提取方法，提出一種異步電動機故障診斷方法，即引入ANFIS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法，來解決異步電動機故障診斷問題，并通過實驗驗證其有效性。

2、r>　　本文以異步電動機故障診斷為研究對象，首先針對異步電動機的工作原理，系統(tǒng)研究電動機在定子短路、轉子斷條、轉子偏心三種故障的故障機理，并詳細闡述三種故障下振動信號和定子電流信號的特征頻率的能量變化，作為判斷電機故障的標準。
　　其次，根據(jù)異步電動機的故障機理，設計Y132M-4型異步電動機故障診斷實驗，通過該實驗測量實驗電機的振動和定子電流信號，并對所得數(shù)據(jù)進行相關處理和特征提取。
　　然后，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡在故障診斷中

3、的廣泛應用性，利用傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡診斷電機故障，以實驗數(shù)據(jù)為依據(jù)，經(jīng)測試得到的結果不理想，反映BP神經(jīng)網(wǎng)絡在實驗電機故障診斷中收斂速度慢、誤差精度大和局部極小值缺點。
　　最后，針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷中上述的缺點，在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的理論基礎上，建立適用于電動機故障診斷的ANFIS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷系統(tǒng)，通過實驗提取的特征參數(shù)對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡推理系統(tǒng)進行訓練、測試，并與傳統(tǒng)的BP訓練算法相比較，得到更為理想的診斷結果，可以有效地加