电工文摘
電工文摘
전공문적
ELECTRICIAN ABSTRACTS
2012年
1期
36-39
,共4页
转子故障%经验模态分解%内在模函数%神经网络%故障诊断
轉子故障%經驗模態分解%內在模函數%神經網絡%故障診斷
전자고장%경험모태분해%내재모함수%신경망락%고장진단
在电动机运行过程中,转子断条故障将导致电动机出力降低,性能恶化.因此研究更高效的电动机故障诊断方法来对其进行检测迫在眉睫.针对电动机转子出现断条故障时定子电流信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和神经网络相结合的转子故障诊断方法.该方法首先将原始信号分解为突出了原信号不同时间尺度的局部特征信息的内在模函数(IMF)分量,然后将各IMF分量输入到BP网络中进行训练学习和故障诊断.将此方法应用于电动机转子断条故障的识别,实验结果表明,该方法能快速准确地识别转子断条故障.
在電動機運行過程中,轉子斷條故障將導緻電動機齣力降低,性能噁化.因此研究更高效的電動機故障診斷方法來對其進行檢測迫在眉睫.針對電動機轉子齣現斷條故障時定子電流信號的非平穩特徵,提齣瞭一種基于經驗模態分解(EMD)和神經網絡相結閤的轉子故障診斷方法.該方法首先將原始信號分解為突齣瞭原信號不同時間呎度的跼部特徵信息的內在模函數(IMF)分量,然後將各IMF分量輸入到BP網絡中進行訓練學習和故障診斷.將此方法應用于電動機轉子斷條故障的識彆,實驗結果錶明,該方法能快速準確地識彆轉子斷條故障.
재전동궤운행과정중,전자단조고장장도치전동궤출력강저,성능악화.인차연구경고효적전동궤고장진단방법래대기진행검측박재미첩.침대전동궤전자출현단조고장시정자전류신호적비평은특정,제출료일충기우경험모태분해(EMD)화신경망락상결합적전자고장진단방법.해방법수선장원시신호분해위돌출료원신호불동시간척도적국부특정신식적내재모함수(IMF)분량,연후장각IMF분량수입도BP망락중진행훈련학습화고장진단.장차방법응용우전동궤전자단조고장적식별,실험결과표명,해방법능쾌속준학지식별전자단조고장.
