基于神经网络的电机转子不平衡检测研究-中国学术期刊网络出版总库

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基于神经网络的电机转子不平衡检测研究

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【英文篇名】	Detection for Paroxysmal Rotor Unbalance of Motor Based on Neural Network
【下载频次】	★★
【作者】	李亦滔; 雷奶华; 汤绍钊;
【英文作者】	LI Yi-tao; LEI Nai-hua; TANG Shao-zhao; Ningde Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau;
【作者单位】	宁德出入境检验检疫局;
【文献出处】	机械研究与应用 , Mechanical Research & Application, 编辑部邮箱 2015年 05期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	小波包分解; 神经网络; 振动信号; 转子不平衡;
【英文关键词】	wavelet packet decomposition; neural network; vibration signal; rotor unbalance;
【摘要】	针对振动信号非平稳的特点,为了快速准确地判断引起转子不平衡的原因,提出了一种基于小波包分解和神经网络相结合的电机故障检测研究方法,对采集的振动信号进行小波包分解,利用分解的小波系数求取各个频带峭度,根据频带峭度的变化提取特征向量,应用RBF神经网络进行检测识别,并通过MATLAB仿真实现。
【英文摘要】	Aiming at the non- station of vibration signals,this paper presents a motor fault diagnosis method based on the wavelet packet decomposition and the neural network for the sake of quick and accurate detection to the reasons of rotor unbalance. This method strikes the kurtosis of frequency band through the coefficient of wavelet packet,and gains the feature vector from various changes in the kurtosis of each frequency band,and identifies fault with RBF neural network,and uses the MATLAB software to realize i...
【基金】	福建检验检疫局科技计划项目(编号:FK2013-40)
【更新日期】	2015-12-07
【分类号】	TM303.3;TP183
【正文快照】	0引言近年来,故障诊断技术发展迅速,研究成果层出不穷。电机作为现代工业的重要能源动力设备,其作用不可替代。电机一旦发生故障,将带来较大的经济损失。因此,针对电机故障诊断技术的研究,具有重要的理论研究价值和实际意义[1]。转子不平衡是最常见的电机故障,主要是转子部件质

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