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基于定子电流监控的轴承故障在线监测
资料介绍
随着自动化技术的增长,对感应电动机内部滚动轴承的状态监控得到了飞速发展.很多优秀的技术手段被运用到轴承故障的在线监测上,然而还存在着两点不足:1)提取的故障信号不够准确;2)无法满足在线的需求.本文在基于定子电流监测的基础上,提出了一种新型的轴承故障在线诊断方法.为了能够从电流频谱中提取更加准确的信息,作者将改进了的时域平均方法(time domain average method,TDA)运用到故障信号的隔离中.另一方面,极限学习机(extreme learning machine,ELM)在分类问题上表现出良好的泛化性能,它快速的训练速度能够保证在线故障监测的实施.文章最后考虑了3种电机运行状态,仿真结果均证明了此方法的有效性和稳定性.
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