基于小波和神经网络的异步电机转子故障诊断方法研究

• 作者: 侯新国 吴正国 夏立 赵永玲
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 异步电机 小波包变换 BP神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: TM711|TN911.4
• 字数: 3188字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2004.01.007

摘要

基于小波包变换的频率划分特性,对定子电流的Park矢量模信号进行小波包分解,建立了转子断条的故障特征矢量,准确地提取了转子断条故障的特征信息,克服了传统基于FFT分析方法难以提取故障特征频率分量的难点,结合BP神经网络非线性映射及分类识别的优点,将BP神经网络应用于电机转子断条故障的识别,实验结果表明,该方法可实现转子断条故障的可靠诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯新国	海军工程大学电气工程系	57	859	16.0	28.0
2	吴正国	海军工程大学电气工程系	148	3207	29.0	51.0
3	夏立	海军工程大学电气工程系	113	1509	19.0	32.0