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电机是现代工业中最主要的动力能源和驱动设备之一,不仅需要进一步提高电机驱动自动化水平,更要求电机的运行具有很高的可靠性、安全性和稳定性。本文通过监测电机振动信号对直流电动机故障进行诊断研究,由于电机振动信号属于非平稳随机信号,传统的傅里叶变换不能完全满足故障信号特征提取的要求,而且建立电机故障的数学模型非常复杂。本文提出了基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法,利用小波变换提取振动信号特征,利用神经网络识别特征,输出电机相应的运行状态。该方法首先采用小波时频分析技术对电机振