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1、本文研究了國(guó)內(nèi)外對(duì)于感應(yīng)電動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)發(fā)展與現(xiàn)狀,論述了感應(yīng)電動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)的特點(diǎn)和研究成果,在現(xiàn)有的一些研究基礎(chǔ)之上,依據(jù)定子電流法,利用遺傳一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)電動(dòng)機(jī)較為常見(jiàn)的電氣故障和機(jī)械故障的智能檢測(cè)、識(shí)別。 針對(duì)感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的工作機(jī)理,系統(tǒng)分析了感應(yīng)電動(dòng)機(jī)在發(fā)生定子匝間短路故障、轉(zhuǎn)子斷條故障、轉(zhuǎn)子氣隙偏心故障和軸承故障時(shí)的表現(xiàn)特性,提取出了電動(dòng)機(jī)在故障時(shí)相應(yīng)的特征頻率和特征幅值,揭示出各類(lèi)電機(jī)故障與特征頻率之間的內(nèi)在
2、聯(lián)系。對(duì)各種故障的特征信號(hào)進(jìn)行了有效的軟件仿真模擬和實(shí)際硬件模擬。 針對(duì)一般研究采用的BP算法和單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型的諸多弊端,本文采用遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的學(xué)習(xí)算法,并提出三級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型,能有效地加快學(xué)習(xí)速度,并增強(qiáng)了診斷識(shí)別的泛化能力,改善了故障診斷的效果。 根據(jù)不同類(lèi)型的感應(yīng)電動(dòng)機(jī)故障,總結(jié)并整合出典型故障樣本,經(jīng)過(guò)處理之后提交遺傳一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為最終的智能診斷裝置用于感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的
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