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基于小波包主成分分析和RBF神经网络的异步电机故障诊断

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文中提出一种基于小波包主成分分析和径向基(RBF)神经网络的异步电机故障诊断方法,采用小波包分解和主成分分析对异步电机的故障信号进行故障特征提取,在此基础上建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型,并与BP神经网络进行了对比分析.仿真实验表明,小波包主成分分析能够准确地提取信号的故障特征;RBF神经网络性能优于BP神经网络,具有较快的学习速度、较高的故障诊断精度,非常适应用于异步电机的故障诊断.

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来源
《2016年KGE杯智能配电与智能充电新技术与应用交流会》|2016年|63-65|共3页
会议地点北京
作者
方志辉; 徐晓波; 任存杰; 郑瑜; 胡炯; 王栋;
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作者单位

中国电机工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TM343:TM307.1;
关键词
异步电机; 故障诊断; 小波包主成分分析; 径向基神经网络;

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