【摘 要】
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为了解决工农业生产中最常用的异步电动机故障频发且复杂多样,难以维修诊断的问题,通过对异步电动机常见的机械故障和故障机理的分析,探究了信号处理技术及智能诊断技术,旨将
【机 构】
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山西大学电力工程系,陕西渭南青锋科技有限公司
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为了解决工农业生产中最常用的异步电动机故障频发且复杂多样,难以维修诊断的问题,通过对异步电动机常见的机械故障和故障机理的分析,探究了信号处理技术及智能诊断技术,旨将BP神经网络技术应用到电机的故障诊断中。系统对采集的电机振动信号进行分析处理后,以BP神经网络作为故障诊断分类器,利用模式识别来对电动机进行故障诊断,以LabVIEW软件完成BP神经网络程序的编写,验证实验结果显示该故障诊断方法简单可靠,且适合现场实际开发。
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