采用小波变换与RBF神经网络优化的电机故障模糊诊断系统

• 作者: 许允之 许璟 郭西进
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 学科: 工学
• 关键词: Morlet小波分析 RBF神经网络 CZT分析 改进型BP神经网络 模糊推理
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 实验技术
• 页码范围: 48-51
• 分类号: TP182
• 字数: 3719字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7167.2012.05.015

摘要

针对特征信号淹没于噪声信号的情况,采用Morlet小波分析实现了对原始电流特征信号的降噪.同时,采用基于RBF神经网络的最优化插值与具有频谱细化特性的CZT分析,提升了频谱分辨率,充分展现了发生故障时电流特征信号的频谱细节,为电机故障诊断系统提供了可靠的诊断依据.建立了基于改进型BP神经网络的电机故障模糊诊断系统,抽象出了偏心故障的诊断规则.实测结果表明,该系统能够可靠地诊断电机的偏心故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许允之	中国矿业大学信息与电气工程学院	111	387	11.0	15.0
2	郭西进	中国矿业大学信息与电气工程学院	82	391	10.0	15.0
3	许璟	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	5	31	3.0	5.0