论文摘要
以小波包技术和支持向量机为工具,对定子电流信号进行分析,建立通风机多故障分类器,实现故障智能识别。运用小波包技术将定子电流的时频信号分解为几个包含通风机不同工作状态信息的频段,并提取出各个频段的特征向量,以此作为分类器的训练样本,采用有向无环图解决多分类问题。以转子断条为例,对已训练完成的多故障分类器进行验证。研究结果表明,该方法具有良好的多故障分类智能诊断性能。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 梁毅,魏晋宏,付翔
关键词: 定子电流,小波包,支持向量机,通风机,故障诊断
来源: 煤矿机械 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 太原理工大学矿业工程学院
基金: 山西省科技计划研究项目面上青年基金（201801D221358）
分类号: TD441
DOI: 10.13436/j.mkjx.201909054
页码: 164-166
总页数: 3
文件大小: 248K
下载量: 112
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