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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
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