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文檔簡介
1、通過對異步電動機(jī)故障進(jìn)行必要的診斷與分析,可以得到異步電動機(jī)運(yùn)行狀況的綜合評價,有助于發(fā)現(xiàn)故障、定位故障、制定維修計劃、預(yù)防故障惡化和減少電動機(jī)突發(fā)事故造成的損失。因此本文根據(jù)異步電動機(jī)的故障特點,進(jìn)行了基于人工智能理論的異步電動機(jī)故障診斷研究。 論文首先分析了異步電動機(jī)故障診斷的基本原理,論述了異步電動機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展、現(xiàn)狀及各種診斷方法的特點與存在的不足。然后闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家知識推理系統(tǒng),分析了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與
2、專家系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計思想,介紹了專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及知識表示、知識獲取、和推理機(jī)制等方面的基本方法。最后,提出了綜合信息融合技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、專家系統(tǒng)知識的智能化異步電動機(jī)故障診斷系統(tǒng)。 該系統(tǒng)包括故障信號的采集與處理、故障特征提取、局部診斷、融合決策診斷。在信號的采集階段,主要采用小波分析方法提取機(jī)體的振動特征。在局部診斷階段,用并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障的初步診斷。在全局診斷決策中,采用融合方法,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的初步診
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