关于工业过程的异步电机故障优化诊断仿真

发布时间：2017-06-16 01:05

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【摘要】：在工业过程的异步电机故障诊断问题的研究中,由于实际运行中异步电机受工作环境的影响以致故障情况复杂,产生不正常信息。传统神经网络故障诊断方法难以对变化环境下电机产生的状态信息进行准确分类,且其训练速度慢,泛化能力低,难以满足实际应用要求。为实现快速可靠的故障诊断,提出了小波包-在线贯序极限学习机故障诊断方法。通过在线贯序极限学习机对小波包分析提取出的电流特征向量进行再学习,可自适应工作环境识别故障。仿真结果表明,改进方法相比传统神经网络能更快速、准确的判断故障类型和故障位置,故障诊断提供了科学依据。
【作者单位】： 湘潭大学信息工程学院;中冶长天国际工程有限责任公司;
【关键词】： 故障诊断 异步电机 小波包 极限学习机
【基金】：“十二五”国家科技支撑重点支撑项目(2011BAF18B01)
【分类号】：TM343
【正文快照】： 1引言异步电机在工业生产以及电力系统中得到了广泛的应用。若发生故障可能烧毁机身,给企业的正常运营、用户的日常生活带来严重影响,而且对于某些电机来说从故障发生到烧毁只需短暂的时间[1,2]。如若企业对电机的维修管理从计划性维修或事故性维修过渡为状态检修和预知性检修

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本文编号：453959