【摘 要】
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电机故障不仅会损坏电机本身，而且会影响整个系统的正常工作，甚至危及人身安全，造成巨大的经济损失。为了更好地对运行中的电机进行故障诊断。为了实时监测提供精确数据，提出了基
【基金项目】
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单片机低运算能力嵌入式系统信号处理算法研究(11511445)
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电机故障不仅会损坏电机本身，而且会影响整个系统的正常工作，甚至危及人身安全，造成巨大的经济损失。为了更好地对运行中的电机进行故障诊断。为了实时监测提供精确数据，提出了基于Elman神经网络模型和SCG权值优化算法的故障诊断新方法。以Y132S-4型感应电动机为研究对象，采集电机定子电流信号，通过功率谱估计获取故障特征频率，再利用神经网络作为故障识别装置来监测电机是否处于正常状态。用Elman诊断网络模型进行仿真，并与改进型BP网络的诊断结果进行比较，得到了更为理想的诊断效果。
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