基于小波神经网络的变频调速系统故障诊断技术研究

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论文针对智能故障诊断的现状及发展趋势,结合新的科学理论成果,研究了小波神经网络在变频调速系统上的应用。着重于变频调速系统早期故障信号的检测、分离与诊断。由于变频调速系统抽取数学模型困难,因此采用基于信号和基于知识两种诊断方式相结合的方法进行研究,并给出了一种基于小波包和神经网络相结合的小波神经网络方法。将采集到的系统信号进行小波包分解,通过分析信号在小波包某一分解层次上不同的能量分布,进行变频系统的故障特征提取,为网络输入提供有效的特征向量。振动信号含有系统的大量故障特征,本文对变频调速
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多传感器数据融合技术作为一门新兴交叉学科,至今已经在许多领域得到重视和研究,数据融合技术通过综合电机多方面信息,有效降低传统电机故障诊断技术中存在的固有不确定性,有效降低故障的误判率。论文就如何将数据融合技术应用在异步电机的故障诊断中,作了一些应用方面的探索和研究,并以鼠笼式异步电机为模型,进行仿真分析。针对传统电机故障诊断技术中存在的固有的不确定性,从数据融合的一般化问题入手,采用以不确定性方法
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配电网是电力系统的重要组成部分。配电网发生故障时,由于配电网的结构复杂,其故障点的精确定位一直是一个难点和研究的热点。论文针对我国农村10kV配电网的故障定位进行讨论和研究。本文通过总结现有的各种故障定位方法,利用双向工频通信技术检测配电网故障,提出了故障区段定位法和基于故障分量的阻抗法相结合的双端故障定位方法,来确定故障点。双向工频通信技术是利用其调制信号故障前后的突变,通过解调信息来识别线路故
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