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《天津理工大学》 2009年
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基于小波分析和神经网络的电机故障诊断系统研究

刘冬生  
【摘要】: 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动信号进行消噪滤波,通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征,并利用MATLAB平台进行算法实现;其次基于诊断直流电动机转子系统的三种典型工作状态:转子不对中、轴承碰摩和正常,设计了振动信号采集系统和实验方案;最后根据小波包所提取能量特征向量和直流电动机的三种典型工作状态设计BP神经网络,并利用MATLAB平台进行算法实现。 进行了系统仿真实验,检验算法的有效性和准确性。分别采集振动样本信号和测试信号,利用小波包对信号进行离线分析和特征提取,分别得到样本信号特征向量和测试信号特征向量;利用样本训练BP网络,训练成功后并利用测试信号对BP网络进行测试。测试结果符合实际测试信号对应的状态,结果证明了本文所设计的小波神经网络系统能够对直流电动机的故障有效地进行诊断,提高了电机故障诊断的准确性。
【学位授予单位】:天津理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TM307

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 张晓玉;基于小波神经网络的船舶发电机转子匝间短路故障诊断[D];大连海事大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 孙红;李民赞*;郑立华;赵瑞娇;安晓飞;邓晓蕾;;基于小波消噪光谱的冬小麦生长期叶绿素含量检测[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
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3 王文答;小波视频编码与动态码率传输技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 冯麟涵;舰船系统抗冲击性能全局优化方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 易吉良;基于S变换的电能质量扰动分析[D];湖南大学;2010年
6 陈为真;大型结构振动信号处理与模态参数识别研究[D];华中科技大学;2010年
7 曾智刚;波浪运动升沉补偿液压平台关键问题试验研究[D];华南理工大学;2010年
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9 罗向阳;数字图像隐写检测关键问题研究[D];解放军信息工程大学;2010年
10 张寿明;基于冶炼过程及终点判断技术的烟化炉智能控制系统研究[D];昆明理工大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 田继辉;用于三维影像快速浏览的多尺度DEM数据组织研究[D];河南理工大学;2010年
2 王浩锋;基于BP神经网络的航段安全评估研究[D];中国工程物理研究院;2010年
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8 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
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10 袁学旭;地层中米氏旋回识别研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
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2 刘念;旋转整流器故障的神经网络识别研究[J];电力系统自动化;1998年10期
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王海田;基于小波神经网络的旋转整流器故障诊断研究[D];四川大学;2003年
2 薄丽雅;汽轮发电机转子绕组匝间短路故障的检测研究[D];四川大学;2005年
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【二级引证文献】
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【二级参考文献】
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6 佟伟民;股指期货交易中操纵行为识别方法研究[D];哈尔滨工业大学;2008年
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4 吴德华;列车滚动轴承故障诊断与监测系统研究[D];中南大学;2005年
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7 王全;六相永磁同步电动机驱动系统故障检测[D];沈阳工业大学;2009年
8 张铁威;基于小波分析与神经网络的语音端点检测研究[D];大连理工大学;2008年
9 王梦卿;基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统[D];东北大学;2005年
10 赵伟;基于小波分析和神经网络技术相结合的复合材料层合结构的分层损伤诊断[D];大连理工大学;2006年
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