[00906162]高抗干扰电动机故障监测系统的研究
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技术详细介绍
该项课题研究了多尺度特性与数据的融合估计以及基于神经网络的信息融合故障诊断系统，并在该基础上搭建了故障诊断实验平台，针对电动执行器的三种典型故障特征，进行实验数据的提取，并将实验数据用两级融合理论算法进行仿真验证，有效、准确的诊断出电动机的各种故障。其特点：(1)建立了多尺度数据融合故障诊断模型，针对强跟踪滤波器理论在处理非线性系统时变参数与状态估计的能力，完成了基于强跟踪滤波器理论多传感器信息融合设备故障诊断理论算法，从而提高滤波器跟踪突变状态的能力，克服了因个别传感器误差过大造成的估计误差偏大的问题。(2)利用小波神经网络的非线性模型，及对多输入输出问题带来的网络规模大、收敛速度慢等问题，采用改进的遗传算法对时频相位点进行优化，从而简化小波网络，缓解。该成果具有十分重要的使用价值。