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基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断
文献摘要：
为了高效解决异步电动机故障问题,提出了一种基于反向传播(BP)神经网络和小波包能量分析的异步电动机故障诊断系统.采用定子电流信号作为异步电动机的故障信号,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,提取信号时域、频域的特征,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.通过所提方法,可以及时排除及修正异步电动机故障,提高工厂的经济效益.
文献关键词：
异步电动机;小波包分析;反向传播神经网络;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
郭昱君;王爱元;姚晓东
作者机构：
上海电机学院电气学院,上海 201306;佛山市高明区明戈新型电机电控研究院,广东佛山 528500
文献出处：
引用格式：
[1]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(10):53-59
A类：
B类：
小波包能量熵,异步电动机,电动机故障,故障问题,小波包能量分析,故障诊断系统,定子电流信号,故障信号,故障特征,特征向量,取信,频域,训练学,精确率,过所,小波包分析,反向传播神经网络
AB值：
0.189387
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