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数据融合技术在异步电机故障诊断中的应用
被引:3
作者
:
程珩
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机构:
太原理工大学机械电子工程研究所
程珩
陈法法
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机构:
太原理工大学机械电子工程研究所
陈法法
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机构:
柴慧霞
机构
:
[1]
太原理工大学机械电子工程研究所
来源
:
电气传动自动化
|
2008年
/ 02期
关键词
:
数据融合;
异步电机;
故障诊断;
BP神经网络;
D-S证据理论;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM343 [异步电机];
学科分类号
:
080801 ;
摘要
:
将数据融合方法引入到异步电机的故障诊断中,通过不同传感器综合采集异步电机运行时的各个状态参数,运用并行BP子神经网络对异步电机进行局部诊断,再用D-S证据理论对局部诊断的结果进行全局融合,实现对异步电机的准确诊断。实验表明,诊断结果的可信度显著提高,不确定性明显减少,证明了该方法是有效的。
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页数:3
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[1]
基于信息融合技术的大型水轮发电机故障诊断
[J].
贺建军
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.
中南大学学报(自然科学版),
2007,
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(04)
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基于信息融合的滚动轴承故障诊断
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2005,
(02)
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-32
[4]
基于多传感器信息融合的水轮机导轴承故障诊断方法
[J].
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.
水力发电学报,
2004,
(04)
:117
-121
[5]
数据融合理论与应用.[M].康耀红著;.西安电子科技大学出版社.1997,
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[1]
基于信息融合技术的大型水轮发电机故障诊断
[J].
贺建军
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.
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基于信息融合技术的电机故障诊断
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2006,
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-552
[3]
基于信息融合的滚动轴承故障诊断
[J].
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赵玉刚
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2005,
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基于多传感器信息融合的水轮机导轴承故障诊断方法
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2004,
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:117
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[5]
数据融合理论与应用.[M].康耀红著;.西安电子科技大学出版社.1997,
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