基于小波分析和神经网络的异步电动机故障诊断

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基于小波分析和神经网络的异步电动机故障诊断

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毕业论文范文题目：基于小波分析和神经网络的异步电动机故障诊断，论文范文关键词：基于小波分析和神经网络的异步电动机故障诊断
基于小波分析和神经网络的异步电动机故障诊断毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：异步电机具有结构简单、坚固耐用、价格低廉、使用和维护方便等优点,在国民经济各领域得到广泛应用。所以电机是否正常工作,对保证生产制造过程中的安全、高效、优质及低耗运行意义非常重大。电机的故障和停止运行,不仅会损坏电机本身,而且会影响整个生产系统的正常工作,甚至会危及人身安全,造成巨大的经济损失和恶劣的社会影响。因此要求对电机的早期故障进行诊断日益紧迫,通过对电机常见故障的诊断和分析,可以及早发现（本文此处忽略..）故障和预防故障的进一步恶化,减少突发事故造成的停产损失。本文对电机的几种典型故障如轴承故障、转子断条故障、绝缘故障进行分析,详细阐述了这几种电机故障的机理及产生原因。在试验中,本文采集了电机正常和故障电机的振动信号及定子电流信号进行分析。在故障检测技术中,信号故障特征的分析与提取直接关系到故障诊断的准确性。电机的故障信号是非平稳信号,傅里叶变换不能有效地提取电机的故障特征,小波变换具有良好的时（文章此处忽略..）频局部性,能够将信号在任意频段进行划分,本文采取小波包变换提取信号的故障特征信息,将小波与小波包对信号的消噪效果进行对比,证明小波包对噪声信号具有较好抑制作用,消噪特性非常明显。人工神经网络在智能故障诊断中得到了广泛的应用,本文介绍了一种基于改进型Elman神经网络的异步电机故障检测的方法,通过在基本的Elman神经网络的承接层单元上增加了一个自反馈连接,增加了它的动态跟踪功能。同时提出采用粒（略..）子群算法(PSO)的Elman神经网络的混合优化策略,通过PSO优化连接权值来对神经网络进行训练,相比于标准的BP算法,PSO是采用实数编码,其结构简单,学习收敛快。该方法实现了网络在线学习,通过时间窗的推移,不断地利用新采集数据对网络进行训练,提高了网络的建模效率和对真实数据的拟合能力。仿真结果表明该模型适合于对异步电机进行故障诊断。最后结合VB的界面显示功能和Matlab的计算功能,借助Act（略..）iveX部件和动态数据交换(DDE)技术来实现VB与Matlab的混合编程,从而对基于小波分析和改进型PSO-Elman神经网络的软件模型进行设计。通过将采集的电机振动信号及电流信号进行故障特征提取,总结并整合出相应的故障样本对改进型PSO-Elman神经网络进行训练,把训练好的网络作为最终的诊断装置用于电机的故障诊断,经过实际的故障诊断,此方法可以较好地解决电机的故障诊断问题。

以上为本篇毕业论文范文基于小波分析和神经网络的异步电动机故障诊断的介绍部分。

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