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异步电动故障诊断方法应用预测

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毕业论文范文题目:异步电动故障诊断方法应用预测,论文范文关键词:异步电动故障诊断方法应用预测
异步电动故障诊断方法应用预测毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:自从19世纪发明电机以来,由于电机性能优越,控制方便,使用简单,因而得到了迅速的普及。而异步电动机作为当今世界上使用最普遍的、数量使用最多的供电设备和动力机械,几乎已经占领了所有领域。但随着生产设备正向大规模、高速化、连续化和高自动化程度的方向发展,异步电动机需要性能更好,功能更强,精度更高。这些要求必然使(文章此处忽略..)其越来越复杂,因此发生故障的偶然性也会变得越来越大。为了提高生产的安全性、可靠性和经济性,降低运营成本,我们有必要对异步电动机进行状态监测和故障预测。本文通过分析工业异步电动机的数学模型,并在Simulink中建立了系统动态仿真模型。再结合LabVIEW虚拟仪器开发工具,即可实现异步电动机在运行时的各个(略..)典型状态参数的监测。利用仿真软件对监测到数据进行信号处理,再通过由智能化算法或数学建模所建立的预测模型从而为异步电动机的故障预测提供了解决方法。趋势外推法是一种运用逻辑思维进行推理达到预测目的的重要方法。本文在对异步电动机进行故障预测时,通过分析连续变化的定转子电流值,根据异步电动机的内部规律,利用时间(此处忽略..)序列的预测技术,从而可以预测定转子电流的变化。本文所采用的预测模型是建立在BP神经网络的基础上。BP神经网络是一种已经比较成熟的网络,具有极强的非线性拟和能力,它能够很好的逼近预测算子,从而可以大大提高预测的准确性。所以运用BP神经网络来预测异步电动机故障与现有的判别方法相比,具有通用性、客观性和科学性(此处忽略..)的特点。针对BP算法的收敛问题,本论文运用的是改进型算法LM算法。利用这种算法,可以很短的时间内就能达到训练的目的。此外,本文对国内外电机设备状态监测与故障预测现状与发展进行了探讨,指出软硬件仿真的发展前景以及系统仿真进一步研究要做的主要工作,展望了虚拟仪器技术在异步电动机系统中应用的前景。


以上为本篇毕业论文范文异步电动故障诊断方法应用预测的介绍部分。
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