电机振动信号特征提取新方法的研究

王惠中; 効迎春; 任虎

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电机振动信号特征提取新方法的研究

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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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来源
《自动化与仪器仪表》 |2014年第12期|44-47|共4页
作者
王惠中; 効迎春; 任虎;
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作者单位

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;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.01;
关键词
特征提取; 奇异值熵; 样本熵; RBF神经网络;

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