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鼠笼异步电动机故障诊断技术研究 被引量:2
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作者 李素英 付焱晶 +1 位作者 郭西进 许允之 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2012年第10期43-46,70,共5页
利用快速傅里叶变换(FFT)频谱分析对电动机故障信号进行初步分析,利用小波变化提取故障信号特征值作为进一步分析的依据,利用特征样本训练BP和RBF神经网络,进行电动机故障诊断;利用DS证据理论对以上方法的诊断结果进行融合分析;最后利... 利用快速傅里叶变换(FFT)频谱分析对电动机故障信号进行初步分析,利用小波变化提取故障信号特征值作为进一步分析的依据,利用特征样本训练BP和RBF神经网络,进行电动机故障诊断;利用DS证据理论对以上方法的诊断结果进行融合分析;最后利用粗糙集理论研究了故障信号各个特征属性在诊断中的重要程度。 展开更多
关键词 电动机故障诊断 FFT 特征提取 神经网络 DS证据理论 粗糙集
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基于VMD和CNN-BiLSTM的矿井提升电动机故障诊断方法 被引量:4
2
作者 李敬兆 何娜 +2 位作者 张金伟 王擎 李化顺 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第7期49-59,共11页
针对传统基于音频信号的电动机故障诊断方法获取电动机音频信号特征信息不足和故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于优化的变分模态分解(VMD)和卷积神经网络CNN-双向长短期记忆(BiLSTM)的矿井提升电动机故障诊断方法。针对模态混叠和... 针对传统基于音频信号的电动机故障诊断方法获取电动机音频信号特征信息不足和故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于优化的变分模态分解(VMD)和卷积神经网络CNN-双向长短期记忆(BiLSTM)的矿井提升电动机故障诊断方法。针对模态混叠和端点效应问题,采用鲸鱼算法(WOA)优化的VMD对电动机音频信号进行分解,将电动机音频信号分解为K个本征模态分量(IMF),经Pearson相关系数筛选后,提取主IMF分量的13维静态MFCC特征参数,为了获取信号的动态特征,提取13维静态MFCC的一阶差分和二阶差分系数,构成39维特征向量,从而把动静态特征结合起来,提高故障诊断性能。为了提高故障诊断精度,在CNN中引入BiLSTM层,CNN在空间维度上提取音频信号的局部特征,BiLSTM在时间维度上保留音频信号的双向时间序列信息,捕获音频信号长距离依赖关系,从而最大程度保留全局和局部特征。实验结果表明:①VMD分解的每个IMF分量都具有独立的中心频率且分布均匀,在频域上表现出稀疏性的特点,能够有效避免模态混叠问题;在IMF求解中,VMD分解通过镜像延拓的方式避免了经验模态分解(EMD)和集合经验模态分解(EEMD)中出现的端点效应问题。②基于13维静态MFCC特征的故障诊断准确率为97.5%,基于39维动静态MFCC特征的故障诊断准确率比基于13维静态MFCC特征的故障诊断准确率提高了1.11%。③基于CNN-BiLSTM诊断模型的准确率达到98.61%,与目前通用诊断模型CNN,BiLSTM和CNN-LSTM相比,准确率分别提高5.83%,4.17%和3.89%。 展开更多
关键词 矿井提升电动机故障诊断 音频信号 变分模态分解 梅尔倒谱系数 CNN-BiLSTM
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FMM神经网络结合CART的感应电动机故障诊断方法 被引量:2
3
作者 周柏清 王刘涛 任勇军 《电子器件》 CAS 北大核心 2016年第4期993-999,共7页
针对感应电动机存在多种故障问题,提出一种融合模糊极小-极大(FMM)神经网络和分类回归树(CART)的电机故障诊断方法(FMM-CART),对转子断条、定子绕组和电压失衡三种常见电机故障进行诊断。通过采集电机三相的电流信号,并进行功率谱分析,... 针对感应电动机存在多种故障问题,提出一种融合模糊极小-极大(FMM)神经网络和分类回归树(CART)的电机故障诊断方法(FMM-CART),对转子断条、定子绕组和电压失衡三种常见电机故障进行诊断。通过采集电机三相的电流信号,并进行功率谱分析,提取特定谐波信号作为FMM-CART模型的输入特征。训练过的FMM神经网络根据输入特征计算置信因子,CART根据置信因子构建决策树,最终输出诊断结果。实验结果表明,FMM-CART能有效的诊断各种电机故障,且具有较少的检测时间和较低的网络复杂度。 展开更多
关键词 感应电动机故障诊断 三相电流信号 模糊极小-极大神经网络 分类回归树 功率谱分析
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基于3s/2r变换的改进互功率谱MUSIC算法的电动机故障诊断 被引量:1
4
作者 许允之 方磊 +4 位作者 孙百灵 边宁 方永丽 张建文 史丽萍 《煤矿机电》 2015年第5期17-22,共6页
根据信息集成定理,从定子电流的故障特征出发,提出一种基于同步旋转坐标变换,将ia、ib、ic三相电流转化为id和iq的利用空间谱的分析方法。这种改进的互功率谱的方法能有效消除有色噪声,其锐化谱峰使得信噪比不同时的信号得到有效估计,... 根据信息集成定理,从定子电流的故障特征出发,提出一种基于同步旋转坐标变换,将ia、ib、ic三相电流转化为id和iq的利用空间谱的分析方法。这种改进的互功率谱的方法能有效消除有色噪声,其锐化谱峰使得信噪比不同时的信号得到有效估计,且修正的MUSIC算法还解决了基波分量过大导致有效故障信号被湮没的问题,充分挖掘了定子三相电流中的故障信息。该方法在基于一对极的异步电动机转子断条和偏心启动情况进行了实验验证,并通过分析图谱得出结论,该改进的方法能有效发现电动机存在的故障。 展开更多
关键词 电动机故障诊断 同步旋转坐标变换 信息集成定理 改进互功率谱 MUSIC算法
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基于遗传算法和小波包分析的异步鼠笼电动机故障诊断方法探究 被引量:1
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作者 许允之 邵昊舒 +1 位作者 牛小玲 方磊 《煤矿机电》 2017年第3期55-58,61,共5页
在线检测电动机的故障一直是一个重点研究问题,总结近些年的研究,提出了一个通过定子的电流来检测的方法,即对监测出来的定子电流信号用小波降噪的方法进行降噪处理,得到去掉噪声后的信号,随后对处理后的信号利用小波包分析法分析,提取... 在线检测电动机的故障一直是一个重点研究问题,总结近些年的研究,提出了一个通过定子的电流来检测的方法,即对监测出来的定子电流信号用小波降噪的方法进行降噪处理,得到去掉噪声后的信号,随后对处理后的信号利用小波包分析法分析,提取第四层的小波包系数进行傅里叶分析,提取其频谱中的特征量,而后对特征量进行编码。由于提取后的编码数量较大,为便于之后的判断,故对于编码后的特征向量进行遗传算法的化简,得到最简化的特征向量组,再根据最简化的特征向量组即可初步判断电动机的运行故障。该故障诊断方法的结果表明,该诊断方法可以较快地明确电动机存在的故障类型。 展开更多
关键词 电动机故障诊断 小波包分析 遗传算法 特征属性
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电动机故障诊断的几种方法 被引量:1
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作者 刘艳 许允之 《煤矿机电》 2011年第2期88-91,共4页
介绍电动机故障诊断的主要研究内容,阐述傅立叶变换分析方法的实质,PARK变换分析方法的特点和小波分析方法的优越性。
关键词 电动机故障诊断 频谱分析 派克矢量分析 小波分析
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基于主成分分析和神经网络的电动机故障诊断方法研究
7
作者 许允之 许智颖 +1 位作者 方磊 郭西进 《煤矿机电》 2016年第5期27-32,共6页
为能有效地对电动机转子断条故障初期进行检测,以小波包分析方法为基础,根据能量频谱中能量值的变化来诊断电动机故障。根据能量值的大小来判别电动机故障的严重程度,再利用小波包结合主成分分析(PCA)提取能反映原始数据集的特征向量,... 为能有效地对电动机转子断条故障初期进行检测,以小波包分析方法为基础,根据能量频谱中能量值的变化来诊断电动机故障。根据能量值的大小来判别电动机故障的严重程度,再利用小波包结合主成分分析(PCA)提取能反映原始数据集的特征向量,最后利用径向基函数(RBF)神经网络来对电动机故障类型进行识别。仿真验证了该方法能有效地提取电动机的故障信号量,并能正确地识别电动机的故障类型。 展开更多
关键词 电动机故障诊断 频谱分析 小波包分析 主成分分析(PCA)
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基于CNN电流数据形态识别的电动机故障诊断研究
8
作者 龚敬群 李杰 +2 位作者 黄冬明 周兴泽 马天雨 《宝钢技术》 CAS 2021年第3期27-33,共7页
为实现层冷辊电动机由预防性批量更换向预测性定点维修转变的目标,提出一种基于卷积神经网络(CNN)电流数据形态识别的故障智能诊断方法。该方法首先对电流采集数据进行特征提取,并建立分类故障的各关键特征形态图形集;采用卷积神经网络... 为实现层冷辊电动机由预防性批量更换向预测性定点维修转变的目标,提出一种基于卷积神经网络(CNN)电流数据形态识别的故障智能诊断方法。该方法首先对电流采集数据进行特征提取,并建立分类故障的各关键特征形态图形集;采用卷积神经网络识别故障下各特征的异常形态,建立以误报率和漏报率为目标的优化模型,通过以异常形态为基因片段的遗传算法寻优不同故障类型的各特征形态组合,建立分类故障形态组合模式库。现场数据验证结果表明所提方法能够满足现场漏报率和误报率要求。 展开更多
关键词 CNN 形态识别 电动机故障诊断 大数据 人工智能 预测性运维
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利用相关性基波消去法诊断电动机转子断条故障 被引量:4
9
作者 张晓春 严民雄 +1 位作者 刘静 许允之 《煤矿机电》 2014年第4期56-59,共4页
异步电动机转子故障时,定子电流中的故障特征分量被基波信息淹没而难以识别。提出基于相关性基波消去法,用改进的相关算法提取定子电流基波信号的幅值与相位,将滤除基波分量的故障信号作频谱分析,可容易诊断出转子断条故障。该方法无需... 异步电动机转子故障时,定子电流中的故障特征分量被基波信息淹没而难以识别。提出基于相关性基波消去法,用改进的相关算法提取定子电流基波信号的幅值与相位,将滤除基波分量的故障信号作频谱分析,可容易诊断出转子断条故障。该方法无需复杂的坐标变换,计算量小,实时性高。实验结果表明,即使在轻载情况下,该方法具备较强的故障辨识能力。系统只需采样单相电流信号和电压频率信号,工程成本低,易于实现。 展开更多
关键词 相关性基波消去法 转子断条 电动机故障诊断 频谱分析
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基于新阈值函数的电动机故障信号小波去噪 被引量:3
10
作者 朱明斯 朱希安 《科技通报》 北大核心 2017年第8期100-104,共5页
针对采集的电动机故障信号提取特征频率时产生的噪声干扰,提出了一种新的小波阈值函数,并将其与分层阈值相结合用于故障信号的小波去噪。新阈值函数很好地克服了软、硬阈值函数的缺点,分层阈值符合噪声分解系数随着分解尺度增大而迅速... 针对采集的电动机故障信号提取特征频率时产生的噪声干扰,提出了一种新的小波阈值函数,并将其与分层阈值相结合用于故障信号的小波去噪。新阈值函数很好地克服了软、硬阈值函数的缺点,分层阈值符合噪声分解系数随着分解尺度增大而迅速衰减的特点。对仿真信号及实测工程信号的分析结果表明,该算法有良好的去噪效果并有助于提高故障诊断的准确性。 展开更多
关键词 去噪 小波变换 阈值函数 电动机故障诊断
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基于支持向量机的异步电动机诊断方法研究
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作者 刘懿 栾健 黄昊 《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》 2019年第1期157-158,共2页
本文采用快速傅里叶变换(FFT)频谱分析与小波包能量分解法对不同的故障模型的电动机定子电流信号进行分析,提取故障信号特征值。接着利用具有小样本优势的二叉树 SVM电动机故障分类模型进行故障识别,通过对比,结果表明所提出的故障识别... 本文采用快速傅里叶变换(FFT)频谱分析与小波包能量分解法对不同的故障模型的电动机定子电流信号进行分析,提取故障信号特征值。接着利用具有小样本优势的二叉树 SVM电动机故障分类模型进行故障识别,通过对比,结果表明所提出的故障识别系统具有更快的训练分类速度,识别准确度更高的优点。 展开更多
关键词 电动机故障诊断 FFT 特征提取 故障建模 支持向量机
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Rotor broken bar fault diagnosis for induction motors based on double PQ transformation 被引量:1
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作者 HUANG Jin YANG Jia-qiang NIU Fa-liang 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第8期1320-1329,共10页
A new rotor broken bar fault diagnosis method for induction motors based on the double PQ transformation is pre-sented. By distinguishing the different patterns of the PQ components in the PQ plane,the rotor broken ba... A new rotor broken bar fault diagnosis method for induction motors based on the double PQ transformation is pre-sented. By distinguishing the different patterns of the PQ components in the PQ plane,the rotor broken bar fault can be detected. The magnitude of power component directly resulted from rotor fault is used as the fault indicator and the distance between the point of no-load condition and the center of the ellipse as its normalization value. Based on these,the fault severity factor which is completely independent of the inertia and load level is defined. Moreover,a method to reliably discriminate between rotor faults and periodic load fluctuation is presented. Experimental results from a 4 kW induction motor demonstrated the validity of the proposed method. 展开更多
关键词 PQ transformation Fault diagnosis Load fluctuation Fault severity factor Induction motors
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Influence of Induction Motor Design Data on Effects of Cage Asymmetry
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作者 Alejandro Fernandez Gomez Tadeusz J. Sobczyk 《Journal of Energy and Power Engineering》 2013年第8期1586-1591,共6页
The purpose of this paper is to analyze influence of design data on a component (1 - 2s)~ in stator currents of induction motors, mainly used for cage fault diagnosis. This paper shows that such an approach does not... The purpose of this paper is to analyze influence of design data on a component (1 - 2s)~ in stator currents of induction motors, mainly used for cage fault diagnosis. This paper shows that such an approach does not always lead to a correct outcome. The considerations are based on a "classical" model of induction motors extended to cage asymmetry by introducing cage asymmetry factors ko~ and ka. It has been found that in order to estimate the level of the component (1 - 2s)7~, it is enough to know the pole-pair number "p" and the number of rotor slots "N". The main objective of the paper is to provide engineers with simple qualitative prediction of effects due to cage faults for various motors when information on design data is very limited. 展开更多
关键词 Induction motor rotor cage asymmetry cage motor diagnosis motor current signature analysis.
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