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文中提出一种小波包能量熵和概率神经网络相结合的算法,通过对微特电机运行产生的振动信号进行分析,实现微特电机的轴承可靠性判定.为了证明该方法的有效性,搭建了电机振动信号采集和分析的软硬件平台.通过对4种不同故障类型的电机进行实验,结果表明该方法可以作为微特电机轴承可靠性判定的依据.
基于小波包熵和概率神经网络的微特电机轴承故障监控
【摘 要】
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文中提出一种小波包能量熵和概率神经网络相结合的算法,通过对微特电机运行产生的振动信号进行分析,实现微特电机的轴承可靠性判定.为了证明该方法的有效性,搭建了电机振动信
【机 构】
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上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室
【出 处】
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微特电机
【发表日期】
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2016年4期
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