《电机与控制应用》发表上海电机学院王爱元团队最新研究论文:基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断
近日,上海电机学院王爱元团队以《基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断》为题在《电机与控制应用》上发表最新研究论文,第一作者为郭昱君,通信作者为王爱元。《电机与控制应用》连续多年被中文核心、科技核心等中国核心数据库收录,近年还被JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)和Pж(AJ) 文摘杂志(俄)等国外数据库收录。
 

(本文由作者团队投稿
异步电动机已经成为工业生产中不可或缺的设备,因其结构简单、效率高、成本低等优点,广泛应用于多个领域。异步电动机的故障诊断成为了工业生产中备受关注的问题,一旦异步电动机发生故障,整个工业生产的环节就会受到影响,降低工厂的经济效益。因此,及时对异步电动机的故障进行诊断具有重要的意义。
 
传统的异步电动机故障诊断是根据采集到的信号进行相应的频谱分析,由于采集的信号一般为振动信号或定子电流信号,均是非平稳信号且含有许多干扰信号,无法精确地判断出故障的类型。为了能高效解决异步电动机的故障问题,作者团队提出了一种基于BP神经网络和小波包能量分析相结合的异步电动机故障诊断系统采用定子电流信号为异步电动机的故障信号进行分析,运用小波包能量分析对采集的定子电流信号进行分析,提取出相应的故障特征向量。为了提高诊断的准确性,对信号进行时域频域的特征提取,输入到BP神经网络中进行训练学习,经过足够多的训练后,用测试样本对其精确率进行测试。仿真结果表明该方法能够准确地检测出故障异步电动机的故障类型,诊断速度快且精度高

   

(a)转子断条                       (b)匝间短路

 

(c)气隙偏心

图  混合模型预测转矩控制结构框图

 

 

论文链接:

http://www.motor-abc.cn/djykzyy/article/abstract/20221008

 

推荐引用格式:

郭昱君, 王爱元, 姚晓东. 基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断[J]. 电机与控制应用, 2022, 49(10): 53-59.

GUO Yujun, WANG Aiyuan, YAO Xiaodong. Fault diagnosis of asynchronous motor based on BP neural network and wavelet packet energy analysis[J]. Electric Machines & Control Application, 2022, 49(10): 53-59.

 

 

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发布日期:2022-11-21浏览次数:

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