基于神经网络的异步电机故障诊断系统设计与仿真.pptx

第五章--基于小波神经网络异步电机故障诊断.docx 第五章基于小波神经网络的异步电机故障诊断5.1 异步电机数据获取本文所采用的数据来自于刘凉的电机故障诊断研究。采用型的异步电机作为故障诊断模型。各参数如下：表5-1 型异步电机参数电动机轴承参数如下表：表5-2 轴承参数异步电机的转差率（一定负载），转子频率，电源供电频率。。将这些参数代入之前推导的故障频率公式中了得出对应的结果。将定子电流的基波频率作为特征频率。转子断条故障特征频率：，：轴承故障特征频率：，。气隙偏心故障特征频率：（静态）（动态）定子绕组故障特征频率：由转子断条、气隙偏心和轴承故障频率的公式，我们可以发现频率都是成对出现的，为了减小神经网络结构，这里我们从气隙偏心和轴承故障成

2018-05-11 约1.2万字 10页立即下载

2025-06-10 约3.91万字 63页立即下载

毕业设计论文基于神经网络异步电动机故障诊断.doc 摘要主要阐述了BP 神经网络在直流电动机故障诊断方面的应用。内容包括BP 神经网络的建立, 基于Matlab simulink的网络仿真三相异步电动机的运行状况直接影响到生产的正常进行，因此研究电机故障诊断技术，具有重大的理论意义和社会经济效益。针对三相异步电动机的接地短路的外部故障，提出了一种基于BP神经网络的故障诊断方法,然后利用FFT 分析, 将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。对所采集异步电动机的定子转矩电流进行数据预处理与特征提取、归一化后，把这些特征参数作为神经网络的输入，经过学习训练，以判断系统状态，识别系统的故障。通过选择足够的故障样本来训练神经网络

2018-09-04 约2.47万字 40页立即下载

基于神经网络的故障诊断技术研究与仿真本科生毕业（设计）论文.doc 摘要大脑神经处理信息的方法，信息并行处理和非线性转换。由于神经网络具有强大的学习功能，可以比较轻松地实现非线性映射过程，并且具有大规模计算的能力在自动化、计算机和人工智能领域都有着广泛的适用性，实际上也确实得到了大量的应用，解决了很多利用传统方法难以解决的问题。本文主要神经网络模型，利用神经网络工具箱故障诊断同时，常见的网络故障诊断方法和几种典型的神经网络模型，BP神经网络故障诊断，Matlab实现算法的故障诊断，。关键词：故障诊断；神经网络；BP网络；Matlab Abstract Neural network method through the simulation o

2016-04-30 约5.01万字 64页立即下载

异步电机故障诊断小波分析主成分PCA分析径向基RBF神经网络差分进化DE算法硕士论文.doc 基于差分进化算法优化的RBF神经网络的异步电机故障诊断研究【摘要】作为电气化时代的主要原动力和驱动设备,异步电机因为具有结构简单、制造方便、可靠性高等优点已经在工农业生产和人们日常生活等领域中得到广泛的应用。作为生产领域中的关键设备,异步电机的安全、可靠、稳定运行对于保证生产系统的正常运行意义非常重大。电机一旦发生故障就会造成严重的经济损失以及恶劣的社会影响。因此,研究异步电机的故障诊断技术及时准确的识别电机的运行状态具有重

2017-04-16 约4.51千字 4页立即下载

异步电机故障诊断 小波分析主成分(PCA)分析径向基(RBF)神经网络差分进化(DE)算法硕士论文.doc 基于差分进化算法优化的RBF神经网络的异步电机故障诊断研究【摘要】作为电气化时代的主要原动力和驱动设备,异步电机因为具有结构简单、制造方便、可靠性高等优点已经在工农业生产和人们日常生活等领域中得到广泛的应用。作为生产领域中的关键设备,异步电机的安全、可靠、稳定运行对于保证生产系统的正常运行意义非常重大。电机一旦发生故障就会造成严重的经济损失以及恶劣的社会影响。因此,研究异步电机的故障诊断技术及时准确的识别电机的运行状态具有重要的现实意义。异步电机故障诊断过程包括状态参数检测、故障特征提取和故障类型识别三部分。本文在对异步电机常见故障的特征及其机理分析的基础上,选择能够反映电机机械特性的振动

2017-02-12 约2.8千字 5页立即下载

基于神经网络的局域网故障诊断系统设计.pdf

2018-08-02 约小于1千字 9页立即下载

基于神经网络的泵车典型液压故障诊断系统：原理、设计与实践.docx 基于神经网络的泵车典型液压故障诊断系统：原理、设计与实践一、引言 1.1研究背景与意义在现代工程建设领域，泵车作为一种关键的机械设备，发挥着不可替代的重要作用。无论是高楼大厦的拔地而起，还是桥梁、隧道等大型基础设施的建设，泵车都承担着高效输送混凝土等建筑材料的重任，极大地提高了施工效率和工程质量。例如在大型建筑项目中，泵车能够将混凝土精准地输送到指定位置，避免了人工搬运的低效率和高成本，使得施工进度得以大幅加快。泵车的液压系统是其核心组成部分，它就如同人体的血液循环系统一样，为泵车的各项动作提供动力支持，确保其能够稳定、可靠地运行。液压系统通过液压油的压力传递，实现对泵车的泵送、回转、

2025-05-16 约3.54万字 40页立即下载

《基于神经网络的汽车故障诊断系统》-毕业论文（设计）.doc 摘要随着汽车电子控制技术的快速发展，汽车故障诊断也不断变得智能化，电子控制系统由各种传感器，执行器和控制单元（ECU)组成，其中执行器的运行状态的好坏，直接影响到整车的工作状况。各种执行器的故障诊断在整个汽车的故障诊断中占有很重要的地位。课题在对目前国内外汽车执行器故障诊断方法进行广泛研究的基础上，把神经网络技术引入了汽车执行器故障诊断过程中。同时在汽车几种执行器工作原理的基础上，分析该执行器的故障诊断参数，从执行器电压、输出波形等信号中提取故障征兆，再将这些故障征兆归一化处理后作为输入神经网路的特征向量，利用事先训练好的BP神经网络对该执行器进行故障诊断，通过实例仿真，证明

2018-11-30 约3.31万字 51页立即下载

基于神经网络的燃气轮机故障诊断系统：设计、实现与优化.docx 基于神经网络的燃气轮机故障诊断系统：设计、实现与优化一、引言 1.1研究背景与意义燃气轮机作为一种高效的动力设备，以连续流动的气体为工质带动叶轮高速旋转，将燃料的能量转变为有用功，在工业领域占据着举足轻重的地位。在能源电力行业，燃气轮机常用于发电，其高效的能源转换效率有助于提高发电效率，降低能源消耗。在航空航天领域，燃气轮机是飞机、航天器等的核心动力装置，为飞行器提供强大的推力，确保其能够在高空高速飞行。在石油化工行业，燃气轮机则可用于驱动压缩机、泵等设备，保障生产过程的顺利进行。然而，由于燃气轮机长期在高温、高压、高转速等恶劣工况下运行，其内部部件容易受到磨损、腐蚀、疲劳等多种因素

2025-05-24 约3.54万字 30页立即下载

基于神经网络的故障诊断技术研究与仿真（学士学位论文）.doc 摘要大脑神经处理信息的方法，信息并行处理和非线性转换。由于神经网络具有强大的学习功能，可以比较轻松地实现非线性映射过程，并且具有大规模计算的能力在自动化、计算机和人工智能领域都有着广泛的适用性，实际上也确实得到了大量的应用，解决了很多利用传统方法难以解决的问题。本文主要神经网络模型，利用神经网络工具箱故障诊断同时，常见的网络故障诊断方法和几种典型的神经网络模型，BP神经网络故障诊断，Matlab实现算法的故障诊断，。关键词：故障诊断；神经网络；BP网络；Matlab Abstract Neural network method through the simulation o

2017-08-16 约5.01万字 64页立即下载

基于神经网络的电机故障诊断-控制工程专业论文.docx 上海交通大学工程硕士学位论文摘上海交通大学工程硕士学位论文摘要万方数据万方数据 基于神经网络的电机故障诊断 摘要随着科学技术的飞速发展和工厂自动化程度的不断提高，作为机电系统中主要的动力设备，电机越来越广泛地应用在工业生产的各个领域中。电机故障会对生产秩序造成影响，甚至会对人身财产安全造成危害，因此确保电机在正常状态下运行就显得尤为重要。国内外对这方面的研究一直都非常重视，如何在故障早期发现先兆一直都是非常重要的课题。通常在电机运行时，电机故障和部件缺陷都会以某些特定的方式，如电流的波动、壳体表面的振动变化、部件不同位置的异常温升、或音频幅值和频率的变化等显示出

2019-03-30 约5.04万字 73页立即下载

基于神经网络的感应电机故障诊断研究的中期报告.docx 基于神经网络的感应电机故障诊断研究的中期报告摘要：本研究旨在基于神经网络技术，对感应电机进行故障诊断。文章介绍了感应电机的故障类型，以及用于故障诊断的常见方法。然后，我们介绍了神经网络的基本原理和应用。最后，我们提出了基于神经网络的感应电机故障诊断模型的设计和实现方法，并对其进行了实验验证。实验结果表明，该模型可以正确识别不同类型的感应电机故障。关键词：感应电机；故障诊断；神经网络；模型设计；实验验证 1.导论近年来，随着工业自动化水平的不断提高，感应电机已成为工业生产中最常用的电机类型之一。然而，由于使用环境的严酷和长期使用的磨损，它们也容易出现故障，给生产带来损失。因此，对感应电机

2024-04-25 约1.58千字 3页立即下载

基于改进蛙跳算法BP神经网络的电机转子故障诊断研究.docx 基于改进蛙跳算法-BP神经网络的电机转子故障诊断研究一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业生产和日常生活中，电机作为关键的动力设备，其稳定运行至关重要。电机转子作为电机的核心部件之一，一旦发生故障，可能导致电机停机，严重影响生产效率，甚至引发安全事故。传统的电机转子故障诊断方法存在诊断速度慢、准确性差等问题，难以满足实际生产对电机可靠性和稳定性的要求。因此，寻找一种高效、准确的电机转子故障诊断方法具有重要的现实意义。 1.2国内外研究现状国外在电机故障诊断领域起步较早，研究成果较为丰富。一些学者利用先进的信号处理技术和智能算法，如深度学习、支持向量机等，对电机故障进行诊断，取

2025-05-02 约6.33千字 8页立即下载

基于神经网络的电机转子断条故障诊断201351339353281.doc 基于神经网络的电机转子断条故障诊断 1　前言电机是工农业生产中的主要传动机械。随着现代科学技术的进步和生产的发展,电机的容量不断增大,所组成的系统的规模越来越大,构成也越来越复杂。但由于工作环境复杂,或者电机频繁起动等原因,电机转子断条等故障时有发生,对其可靠性要求也越来越高。传统的电机故障诊断方法,需要建立精确的数学模型、有效的状态估计或参数估计、适当的统计决策方法等。这些前提条件使得传统的电机故障诊断具有相当的局限性。针对传统检测方法的以上缺陷,有必要对电机转子工作情况进行更先进及时监测,以防造成重大损失。异步电动机故障检测是通过应用先进的技术手段,在线监测异步电动机相关运行参数(如

2017-09-01 约2.73千字 2页立即下载