基于神经网络的异步电动机信息融合故障诊断系统

摘要：

针对传统异步电动机故障诊断方法中存在的局限性,在对异步电动机故障诊断的特点和要求基础上,提出了一种基于神经网络的信息融合故障诊断方法.对所采集异步电动机的电压、电流、绕组温度等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.仿真实验结果表明其故障诊断是可行和有效的.

关键词：故障诊断、信息融合、神经网格、异步电动机

所属期刊栏目：41

分类号：TM343(电机)

资助基金：重庆市教委资助项目KJ060720;重庆市自然科学基金CSTC2007BA2023

在线出版日期：2008-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：80-82,88