基于小波包分析的三相感应电动机转子断条故障诊断

转子断条是鼠笼型感应电动机常见故障之一,对定子电流进行信号处理,根据其中（1～2s）f1。特征频率的分量,可以方便地进行故障的诊断．但转子轻微断条或电机轻载时,转差率S很小,（1—2s）f1与f1这两个频率非常接近,用FFT做直接频谱分析时,（1—2s）f1频率分量会湮没在f1频率分量中,从而使检测（1—2s）f1频率分量是否存在变得非常困难,此外,当电机负载波动时,用FFT检测（1—2s）f1频率分量也比较困难．本文采用了基于小波包分析的感应电动机转子断条故障诊断方法,可以很好的解决上述问题,对于感应电动机断条故障的诊断,具有重要意义．     

基于Hilbert变换和小波包能量分析的转子断条故障诊断

转子断条是笼型异步电机最常见故障之一.基于Hilbert变换和小波包频带能量分析方法,提出了一种新的笼型异步电机转子断条故障检测方法.对采集的定子电流信号进行Hilbert变换,消去定子电流中包含的直流分量,解决了转子断条故障特征分量容易被基波湮没、难以检测的问题.采用基于小波包频带能量分析方法,对转子断条故障进行识别.实验结果验证了方法的有效性.     

基于小波包分析和Elman神经网络的军用电源智能故障诊断

军用电源作为地空导弹系统的供电设备,其可靠运转关系到地空导弹系统作战效能的发挥。为实现地空导弹电源逆变器的故障诊断与容错运行,将小波包分解与Elman神经网络结合进行故障特征提取及故障辨识,并应用于地空导弹静变电源的故障诊断。在准确诊断出故障的基础上,利用故障隔离切换电路,隔离故障桥臂,投入备用桥臂,保证静变电源继续正常运行。故障诊断和故障重构仿真的效果验证了该方法的有效性。     

基于小波包-Elman神经网络的电机轴承故障诊断

根据电机滚动轴承振动信号的频域变化特征,通过小波包分析将轴承振动信号分解在不同的频带之内,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用容错性强、动态性能良好的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现电机轴承故障分类。仿真结果表明,采用小波包和Elman神经网络相结合的方法能更加有效地实现电机轴承的故障诊断。     

基于小波包-Elman神经网络的电机轴承故障诊断

根据电机滚动轴承振动信号的频域变化特征,通过小波包分析将轴承振动信号分解在不同的频带之内,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用容错性强、动态性能良好的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现电机轴承故障分类。仿真结果表明,采用小波包和Elman神经网络相结合的方法能更加有效地实现电机轴承的故障诊断。     

改善异步电机转子断条故障诊断性能的一种方法

在介绍定子电流频谱分析法诊断异步电机鼠笼转子断条故障基本理论的基础上，针对传统频谱分析法存在的问题，提出了基于复数滤波器的工频对消法。仿真和分析表明，该方法提高了故障诊断时的信噪比，使定子电流频谱分析更加可靠。     

转子断条故障检测新方法研究

简介了笼型异步电动机转子断条故障在线检测方法,指出如何精确检测出电机转子断条故障信号是一个重要的问题。针对这一问题,提出了一种小波包分析结合FFT的处理方法,并应用该方法对模拟信号和实验信号进行了分析,分析结果表明该方法能够精确检测出电机断条故障信号。     

基于小波包神经网络分析的滚动轴承故障诊断

针对轴承故障识别率低、故障信号不平稳的问题,提出了改进小波包能量特征提取和神经网络的故障诊断方法.首先利用改进小波包算法将轴承内圈、外圈、滚动体三个部位的采集信号进行三层分解与重构;然后通过小波包能量谱提取不同节点能量,形成故障特征集;最后依次建立BP和Elman神经网络故障分类模型,将所得的小波包节点能量作为特征向量输入到故障模型,进行轴承不同故障状态的分类识别.实验结果表明,本文算法可准确分类并预测轴承运行状况,提高了诊断准确率.     

基于小波包-改进神经网络的齿轮传动系统故障诊断研究

本文研究了小波包分析、神经网络在齿轮传动系统故障诊断中的应用。通过实例成功地对齿轮传动系统故障模拟实验中获得的振动信号进行基于小波包分析的故障特征提取,然后应用改进的神经网络进行齿轮传动系统的故障识别。结果表明,在齿轮传动系统故障诊断中,基于小波包-神经网络的故障是一种行之有效的方法。     

三相鼠笼式异步电动机转子断条故障程度的诊断方法

从三相鼠茏式异步电动机转子断条的物理本质出发，解释断条时定子电流频谱中各种特征频率成分出现的原因，并得出相邻的多根导条断裂时，由定子电流中故障特征成分与基波成分的幅值之比与断条程度之间的修正关系。经计算对比表明，该修正关系与实际情况较吻合，适合于用来诊断转子断条数。     

基于模拟电路I_(DDT)的小波神经网络故障诊断方法

动态电源电流(IDDT)对模拟电路故障诊断非常有效。通过分析被测电路的动态电源IDDT及其输出响应来识别电路的故障元件;用小波对被测信号进行多尺度分解,提取小波系数能量,经归一化后,作为特征向量输入到神经网络而实现故障诊断.实验仿真结果表明:该方法能正确实现故障定位且准确率高.     

基于遗传小波神经网络的变压器故障诊断

电力变压器油中溶解气体的色谱分析是变压器故障诊断的重要方法,通过该方法可以间接了解变压器的运行状态和内部潜在故障.人工神经网络已经成功地应用于电力变压器故障诊断,但学习样本数多和输入输出关系复杂性减慢了网络的收敛速度.为解决此问题,将用遗传算法改进的小波神经网络应用于电力变压器故障诊断,克服小波算法易于陷入局部极小、收敛速度慢等缺点.     

基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断

研究了基于BP神经网络、基于径向基神经网络等的故障诊断方法和原理,并利用小波包分解获得了滚动轴承振动信号的特征向量,进行了详细的故障诊断实验研究,通过实验,比较了基于松散型小波神经网络与紧致型小波神经网络的诊断结果。仿真结果表明,紧致型小波神经网络用于滚动轴承的故障诊断更为有效。     

基于小波包分析与RBF神经网络的模拟电路故障诊断

针对常用的BP神经网络须已知结构,且学习算法训练速度慢的缺点,提出一种基于小波包分析与径向基神经网络(RBFNN)的模拟电路故障诊断方法。该方法首先利用小波包分解,归一化作为预处理提取模拟电路的故障特征向量,再将故障特征向量输入到RBF神经网络进行故障诊断。仿真结果表明本方法能够对模拟电路的故障进行有效诊断和定位。     

无速度传感器感应电机转子断条的故障诊断

在基于定子电流信号进行异步电机故障诊断时,转子断条故障特征频率分量常常被电流的基频分量淹没.针对这种情况,文中提出一种新型无速度传感器感应电机矢量控制转子断条故障方法.该方法通过转子反电动势与电流矢量的叉乘构建无功功率,然后对无功功率进行频谱分析,其中特征频率2sf被用作转子断条的故障诊断判据.同时利用该无功功率进行速...     

基于压力信号的循环泵故障诊断小波神经网络技术

以泵缸内的压力信号作为系统特征信号,将小波包分解的"频率-能量-故障识别"的模式识别故障诊断方法引入泵阀工作状态监测技术,通过改进的BP神经网络进行故障诊断.此技术已应用于循环泵实时故障诊断系统中.