【摘 要】
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对电机故障做出正确的诊断,特征提取是关键。本文将奇异值熵和样本熵相结合,作为振动信号的特征参数,首先提取了能够全面反映电机故障的特征信息,然后结合RBF神经网络,对电机
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省工业过程先进控制重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（50967001）, 甘肃省自然基金（1308RJ-ZA117）
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对电机故障做出正确的诊断,特征提取是关键。本文将奇异值熵和样本熵相结合,作为振动信号的特征参数,首先提取了能够全面反映电机故障的特征信息,然后结合RBF神经网络,对电机的轴承故障进行了诊断。最后通过仿真实验证明,奇异值熵和样本熵相结合的特征提取方法,提高了电机故障诊断的准确率,减少了RBF神经网络的学习步数,从而为电机在线故障诊断提供了有效方法。
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