控制理论与应用
控製理論與應用
공제이론여응용
CONTROL THEORY & APPLICATIONS
2015年
4期
513-520
,共8页
张海刚%尹怡欣%祝乔%杨永亮
張海剛%尹怡訢%祝喬%楊永亮
장해강%윤이흔%축교%양영량
轴承故障%故障诊断%时域平均方法%信号分析
軸承故障%故障診斷%時域平均方法%信號分析
축승고장%고장진단%시역평균방법%신호분석
bearing fault%fault detection%time domain average%signal analysis
随着自动化技术的增长,对感应电动机内部滚动轴承的状态监控得到了飞速发展.很多优秀的技术手段被运用到轴承故障的在线监测上,然而还存在着两点不足:1)提取的故障信号不够准确;2)无法满足在线的需求.本文在基于定子电流监测的基础上,提出了一种新型的轴承故障在线诊断方法.为了能够从电流频谱中提取更加准确的信息,作者将改进了的时域平均方法(time domain average method,TDA)运用到故障信号的隔离中.另一方面,极限学习机(extreme learning machine,ELM)在分类问题上表现出良好的泛化性能,它快速的训练速度能够保证在线故障监测的实施.文章最后考虑了3种电机运行状态,仿真结果均证明了此方法的有效性和稳定性.
隨著自動化技術的增長,對感應電動機內部滾動軸承的狀態鑑控得到瞭飛速髮展.很多優秀的技術手段被運用到軸承故障的在線鑑測上,然而還存在著兩點不足:1)提取的故障信號不夠準確;2)無法滿足在線的需求.本文在基于定子電流鑑測的基礎上,提齣瞭一種新型的軸承故障在線診斷方法.為瞭能夠從電流頻譜中提取更加準確的信息,作者將改進瞭的時域平均方法(time domain average method,TDA)運用到故障信號的隔離中.另一方麵,極限學習機(extreme learning machine,ELM)在分類問題上錶現齣良好的汎化性能,它快速的訓練速度能夠保證在線故障鑑測的實施.文章最後攷慮瞭3種電機運行狀態,倣真結果均證明瞭此方法的有效性和穩定性.
수착자동화기술적증장,대감응전동궤내부곤동축승적상태감공득도료비속발전.흔다우수적기술수단피운용도축승고장적재선감측상,연이환존재착량점불족:1)제취적고장신호불구준학;2)무법만족재선적수구.본문재기우정자전류감측적기출상,제출료일충신형적축승고장재선진단방법.위료능구종전류빈보중제취경가준학적신식,작자장개진료적시역평균방법(time domain average method,TDA)운용도고장신호적격리중.령일방면,겁한학습궤(extreme learning machine,ELM)재분류문제상표현출량호적범화성능,타쾌속적훈련속도능구보증재선고장감측적실시.문장최후고필료3충전궤운행상태,방진결과균증명료차방법적유효성화은정성.
