基于人工智能理論的異步電動機故障診斷研究.pdf

1、通過對異步電動機故障進行必要的診斷與分析，可以得到異步電動機運行狀況的綜合評價，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突發(fā)事故造成的損失。因此本文根據(jù)異步電動機的故障特點，進行了基于人工智能理論的異步電動機故障診斷研究。 論文首先分析了異步電動機故障診斷的基本原理，論述了異步電動機故障診斷技術(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體的振動特征。在局部診斷階段，用并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障的初步診斷。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