电机故障诊断的仿真研究.pdf

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1、1006-9348(2011)09-0177-04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330013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RBF神经网络的输入进行故障识别，并在Matlab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

2、，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TP277BStudyonFaultDiagnosisofElectromotorBasedonRBFNeuralNetworkHUANGHe2010-07-222010-09-02178179@@[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），2001，24(3)：285-287.@@[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，2003，(6):61-63.@@[3]赵月明，陈在平.基于

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4、电机工程学报，2003，23(11):111-115.黄河（1974-），男（汉族），江西宜春人，研究生，讲师，主要研究方向：测控研究。