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摘要:在電機故障診斷技術中,電機振動信號最能全面反映電機的運行狀態。由于電機振動信號屬于非
平穩隨機信號,傳統的傅里葉變換從頻域角度進行信號分析,只能說明信號中某頻率成分幅值的大小和頻率
密度,不能檢測奇異信號點的時域信息,而且還可能將含有豐富故障信息的微弱信號作為噪聲濾去。因此,不
能完全滿足故障信號特征提取的要求。為解決這一問題,提出一種基于小波分析和神經網絡的電機故障診斷
方法,該方法采用小波時頻分析技術對電機故障振動信號進行消噪濾波,通過小波包分解系數求取頻帶能量,
根據各個頻帶能量的變化提取故障特征,應用BP 神經網絡進行故障識別,并采用Matlab 仿真軟件予以實
現。結果表明,該方法不需要建立電機的故障診斷模型,能有效提高電機故障診斷的準確性。
平穩隨機信號,傳統的傅里葉變換從頻域角度進行信號分析,只能說明信號中某頻率成分幅值的大小和頻率
密度,不能檢測奇異信號點的時域信息,而且還可能將含有豐富故障信息的微弱信號作為噪聲濾去。因此,不
能完全滿足故障信號特征提取的要求。為解決這一問題,提出一種基于小波分析和神經網絡的電機故障診斷
方法,該方法采用小波時頻分析技術對電機故障振動信號進行消噪濾波,通過小波包分解系數求取頻帶能量,
根據各個頻帶能量的變化提取故障特征,應用BP 神經網絡進行故障識別,并采用Matlab 仿真軟件予以實
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