基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、電機(jī)是現(xiàn)代工業(yè)中最主要的動(dòng)力能源和驅(qū)動(dòng)設(shè)備之一，不僅需要進(jìn)一步提高電機(jī)驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化水平，更要求電機(jī)的運(yùn)行具有很高的可靠性、安全性和穩(wěn)定性。
　　 本文通過(guò)監(jiān)測(cè)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)對(duì)直流電動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行診斷研究，由于電機(jī)振動(dòng)信號(hào)屬于非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)，傳統(tǒng)的傅里葉變換不能完全滿足故障信號(hào)特征提取的要求，而且建立電機(jī)故障的數(shù)學(xué)模型非常復(fù)雜。本文提出了基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷方法，利用小波變換提取振動(dòng)信號(hào)特征，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別特征，輸出電

2、機(jī)相應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)。
　　 該方法首先采用小波時(shí)頻分析技術(shù)對(duì)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行消噪濾波，通過(guò)小波包分解系數(shù)求取頻帶能量，根據(jù)各個(gè)頻帶能量的變化提取故障特征，并利用MATLAB平臺(tái)進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)；其次基于診斷直流電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的三種典型工作狀態(tài)：轉(zhuǎn)子不對(duì)中、軸承碰摩和正常，設(shè)計(jì)了振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)和實(shí)驗(yàn)方案；最后根據(jù)小波包所提取能量特征向量和直流電動(dòng)機(jī)的三種典型工作狀態(tài)設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用MATLAB平臺(tái)進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)。