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基于角域重采样和特征强化的电机滚动轴承故障迁移诊断方法 被引量：1
1
作者 王攀攀 李兴宇 +1 位作者 张成 韩丽 《电工技术学报》 北大核心 2025年第12期3905-3916,共12页
为了降低模型对数据的依赖,实现电机滚动轴承故障从恒转速工况到变转速工况的单源域迁移诊断,提出一种基于角域重采样和特征强化的故障诊断方法。首先,对不同转速工况下的时域振动信号进行角域重采样,降低由转速变化引起的时频分布差异... 为了降低模型对数据的依赖,实现电机滚动轴承故障从恒转速工况到变转速工况的单源域迁移诊断,提出一种基于角域重采样和特征强化的故障诊断方法。首先,对不同转速工况下的时域振动信号进行角域重采样,降低由转速变化引起的时频分布差异;然后,以协方差损失作为样本特征间的相似性度量,并借助领域对抗网络的思想,扩大不同类别特征间的距离,达到特征强化的目的;最后,利用源域振动数据(恒转速)训练后的卷积神经网络对变转速工况下的故障进行辨识,实现滚动轴承故障的跨转速迁移诊断。实验结果表明,所提方法在完全不涉及目标域数据的情况下,仍能准确地进行故障分类,且其正确率高达97.29%,降低了模型对数据的依赖。 展开更多
关键词 电机轴承故障 迁移学习 卷积神经网络 角域重采样 特征强化
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基于K近邻算法的数据融合与改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断
2
作者 孙丽玲 唐李昱 许伯强 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第5期12-18,共7页
为了解决单一类型数据对电机轴承故障诊断准确率不高和图卷积神经网络具有过平滑现象的问题,提出一种多数据融合和改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换将电机轴承的振动信号和电机电流信号分别转换为频... 为了解决单一类型数据对电机轴承故障诊断准确率不高和图卷积神经网络具有过平滑现象的问题,提出一种多数据融合和改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换将电机轴承的振动信号和电机电流信号分别转换为频域信号;然后,将每一个频率视为一个结点,对应的振动和电流信号视为节点特征,根据K近邻图构造法,将振动信号和电流信号融合成图结构数据;进而,将图数据输入通过添加初始残差连接模块而改进的图卷积神经网络进行训练,从而得到诊断结果。在帕德博恩数据集上,将所提方法和多种模型进行电机轴承故障诊断对比实验,实验结果表明,所提模型的故障识别准确率能达到98.6%,优于对比方法,证明所提数据融合方法与改进图卷积神经网络是有效的。 展开更多
关键词 深度学习 故障诊断 图卷积神经网络 电机轴承 快速傅里叶变换 数据融合 电流数据
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基于声纹识别的永磁同步电机运行状态监测
3
作者 丁惜瀛 付直刚 马少华 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期145-151,共7页
【目的】在传统永磁电机故障监测领域,接触式信号虽被广泛使用,但通常只能反映电机的单一运行状态且信息量不足,难以识别永磁同步电机的全面运行状态。为丰富信息量,需要额外增加传感器,但这不仅增加了系统的复杂性,还提高了实际应用难... 【目的】在传统永磁电机故障监测领域,接触式信号虽被广泛使用,但通常只能反映电机的单一运行状态且信息量不足,难以识别永磁同步电机的全面运行状态。为丰富信息量,需要额外增加传感器,但这不仅增加了系统的复杂性,还提高了实际应用难度。因此,提高永磁电机状态监测的精度与便捷性成为重要的研究目标。随着智能化监测技术的发展,非接触式信号的应用越来越受到关注。永磁电机运行时产生的音频信号包含了丰富的状态信息,为故障诊断提供了新的方向。相较于接触式信号,音频信号能实时反映由故障引起的电机振动、噪声等特征,有较大的研究价值。然而这类信号易受环境噪声的干扰,导致信号质量差、特征信息不清晰,不利于永磁同步电机的状态监测。针对上述问题,提出了一种基于声纹识别的永磁同步电机深度学习模型,旨在通过深度学习技术高效地监测和诊断电机运行状态。【方法】采用小波去噪算法减少噪声干扰,提升信号质量,进而提升信噪比,确保模型能够更清晰地提取梅尔谱特征,为故障识别和分类奠定基础。然而,直接使用卷积神经网络提取梅尔谱特征可能会削弱特征间的关联性,影响故障识别的精度。引入空间注意力机制,通过加权增强特征的空间位置相关性,使模型关注最关键的部分,提高特征提取的有效性。为提升模型的识别准确率,对梅尔谱特征进行归一化处理,并采用AAM-softmax损失函数。该函数通过强化类间约束,提高模型在不同类别之间的区分能力,进而提升识别精度和泛化能力并优化训练过程,使模型更好地适应不同工况。【结果】仿真测试结果表明,所提出的模型在训练集上表现出色,能够准确识别电机的不同运行状态,并在测试集上展现出较强的泛化能力。实验结果证实,基于深度学习的声纹识别方法能够有效监测永磁电机的多种运行状态,准确度较高且实用性较强。【结论】基于声纹识别的永磁同步电机深度学习模型能够有效去除噪声并提取关键特征。通过引入空间注意力机制和AAM-softmax损失函数,显著提升了模型的识别精度和泛化能力。该模型具有广阔的发展前景,可广泛应用于永磁电机的状态监测与故障诊断,推动电机智能化维护技术的发展。 展开更多
关键词 电机监测 声纹识别 小波去噪 损失函数 空间注意力机制 永磁同步电机
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氢冷发电机气密性试验不合格原因分析与处理
4
作者 徐进 刘龙 +2 位作者 苏剑 张文兵 王义 《电力安全技术》 2025年第1期56-59,共4页
通过对一起氢冷发电机气密性试验不合格的原因进行分析,从安装与制造的角度找出了影响气密性的因素,制定了处理方案并实施,使发电机气密性试验结果符合相关规范要求,保障了机组安全稳定运行。
关键词 氢冷发电机 密封油系统 气密性试验 密封瓦
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330MW汽轮发电机密封瓦振动故障诊断及处理
5
作者 徐世明 《电力安全技术》 2025年第6期75-78,共4页
针对某330 MW汽轮发电机异常振动故障,基于振动特征、设备结构特点及运行情况开展综合性振动诊断,得出该异常振动为发电机密封瓦与转轴碰磨引起的不稳定普通强迫振动。通过停机检查发现密封瓦存在不同程度的磨损,将密封瓦更换调整后,机... 针对某330 MW汽轮发电机异常振动故障,基于振动特征、设备结构特点及运行情况开展综合性振动诊断,得出该异常振动为发电机密封瓦与转轴碰磨引起的不稳定普通强迫振动。通过停机检查发现密封瓦存在不同程度的磨损,将密封瓦更换调整后,机组振动恢复正常。该汽轮发电机异常振动故障分析及处理过程可为同类机组故障处理提供参考。 展开更多
关键词 汽轮发电机 轴振 密封瓦 故障诊断 振动处理
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谐波诊断技术和DCGAN-AlexNet电机劣化等级分类
6
作者 胡业林 吴曼 钱文月 《安徽理工大学学报(自然科学版)》 2025年第1期49-56,共8页
目的针对电机劣化等级样本不均衡及劣化分类精度低等问题。方法提出一种谐波诊断技术与改进DCGAN-AlexNet相结合的劣化等级分类方法。首先,为了解决电机劣化样本的不均衡性,建立了一种基于Wasserstein距离深度卷积生成对抗网络(W-DCGAN)... 目的针对电机劣化等级样本不均衡及劣化分类精度低等问题。方法提出一种谐波诊断技术与改进DCGAN-AlexNet相结合的劣化等级分类方法。首先,为了解决电机劣化样本的不均衡性,建立了一种基于Wasserstein距离深度卷积生成对抗网络(W-DCGAN),用于样本数据增强,从而扩充数据集。其次,在传统AlexNet网络基础上进行修改,应用批归一化,改变卷积核大小,简化全连接层并增加随机失活层(DropOut),且在归一化之后加入注意力机制模块(CBAM),使得修改的模型可以更好地进行特征提取,增强特征学习能力。最后,对所提模型的有效性进行实验验证。结果改进后的CBAM-AlexNet网络模型参数量减少到原来的56%,并且在小样本条件下能够有效提高电机劣化等级分类的识别精度。结论谐波诊断技术与改进DCGAN-AlexNet相结合,模型小且识别准确率高,为电机劣化等级诊断技术的发展提供了新的思路和高效的解决方案。 展开更多
关键词 谐波故障 深度学习 图像分类 AlexNet网络
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基于Proto-DANN的电机变工况迁移诊断方法
7
作者 姜苗 向阳 盛晨兴 《华中科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期38-44,84,共8页
针对当前迁移诊断方法依赖人工标签数据的多样性,提出的迁移策略不能适应工况的变化,在有限的标签数据下不能精准地挖掘域故障不变特征,导致方法的诊断性能随电机运行工况变化而降低的问题,提出了一种原型相似域自适应神经网络(Proto-DA... 针对当前迁移诊断方法依赖人工标签数据的多样性,提出的迁移策略不能适应工况的变化,在有限的标签数据下不能精准地挖掘域故障不变特征,导致方法的诊断性能随电机运行工况变化而降低的问题,提出了一种原型相似域自适应神经网络(Proto-DANN).该方法固定以某一工况的有标签数据作为知识源域,将其他工况的无标签数据作为学习目标域,采用原型网络距离相似对齐域之间的特征分布;使用元训练对源域网络进行内部监督训练,使用虚拟标签反向传播算法对目标域的网络进行外部无监督训练,通过内外循环训练的方式减少域之间特征分布差异,识别电机在变工况下的无标签故障.结果表明:提出的方法具有良好的诊断性能和较强的泛化性能,能准确地识别电机在变工况下的无标签故障. 展开更多
关键词 异步电机 变工况 原型相似 无标签故障 域自适应 迁移诊断
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融合CNN与变异系数法的感应电机故障诊断研究
8
作者 李耀华 高赛 +7 位作者 徐志雄 郭伟超 王钦政 王自臣 种国臣 黄汉旋 张茜 刘亚辉 《微特电机》 2025年第11期55-60,共6页
为解决传统电机进行转子断条故障诊断信号特征分析时,存在过于依赖先验知识与人工经验等问题,提出融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与变异系数的感应电机故障诊断方法。利用感应电机三相电流平方和的时域图,建立卷... 为解决传统电机进行转子断条故障诊断信号特征分析时,存在过于依赖先验知识与人工经验等问题,提出融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与变异系数的感应电机故障诊断方法。利用感应电机三相电流平方和的时域图,建立卷积神经网络采用图像辨识进行故障诊断,并针对图像区分不明显的故障,融合变异系数进行故障诊断。经过测试,该方法可实现对正常状态、短路环故障、一根导条断裂和两根导条断裂的精确识别。三相电流平方和时域图反映出不同工况下感应电机的故障特征,采用图像辨识进行故障诊断,在图像区分不明显的问题。融合CNN与变异系数结合两者优势,可准确识别电机不同故障。 展开更多
关键词 CNN 变异系数 感应电机 故障诊断
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改进infoGAN和QPSO-VGG16的小样本条件下电机轴承故障诊断方法
9
作者 刘航 张德春 +3 位作者 刘志坚 何蔚 陶韵旭 孟欣雨 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第5期167-178,共12页
针对电机轴承故障数据相对于正常数据稀缺的现状,本文提出改进infoGAN和QPSO-VGG16的故障诊断方法。首先采用连续小波变换(CWT)方法将高维故障振动信号转换为对应二维时频图,构建原始图像数据集。建立基于条件信息最大化生成对抗网络(ci... 针对电机轴承故障数据相对于正常数据稀缺的现状,本文提出改进infoGAN和QPSO-VGG16的故障诊断方法。首先采用连续小波变换(CWT)方法将高维故障振动信号转换为对应二维时频图,构建原始图像数据集。建立基于条件信息最大化生成对抗网络(cinfoGAN)的数据增强模型,在统一的框架下完成所有类别故障数据的生成,提升数据增强工作的质量和效率。进一步,构建基于VGG16网络的故障诊断模型,在交替使用原始和增强图像数据集对VGG16网络进行训练的过程中,通过改进的粒子群优化(QPSO)算法对2类数据集的学习率进行联合寻优,确保VGG16网络达到最佳的性能。在真实的电机轴承振动信号上开展数值实验结果表明,将振动信号转换为图像能够充分发挥VGG16模型对图像数据的特征提取能力,且数据增强和交替训练方法能够使故障诊断的准确率依次提升2.6%和4.5%。 展开更多
关键词 电机轴承 故障诊断 连续小波变换 生成对抗网络 Visual Geometry Group 16
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基于SolidWorks-ANSYS workbench-Maxwell多系统联动的电机轴电压虚拟仿真实验平台
10
作者 李祥林 王新保 +2 位作者 闫博 冯兴田 马文忠 《实验室科学》 2025年第3期33-38,共6页
为了丰富电气工程专业课程的实验教学内容和加深学生对电机轴电压知识的理解,基于SolidWorks和ANSYS相关软件搭建了电机轴电压虚拟仿真实验平台。该平台能够实现电机的参数化、可视化建模,学生可以方便地自定义电机结构尺寸参数,并能通... 为了丰富电气工程专业课程的实验教学内容和加深学生对电机轴电压知识的理解,基于SolidWorks和ANSYS相关软件搭建了电机轴电压虚拟仿真实验平台。该平台能够实现电机的参数化、可视化建模,学生可以方便地自定义电机结构尺寸参数,并能通过仿真计算得到电机轴电压与结构尺寸参数间的变化关系,从而直观地掌握电机结构尺寸对轴电压的影响规律,进而实现以轴电压最小为目标的尺寸参数在给定变化范围内的寻优设计。该电机轴电压虚拟仿真实验平台有助于学生理解电机结构尺寸与轴电压之间的影响关系,以丰富的教学手段提升了教学质量。 展开更多
关键词 电机轴电压 虚拟仿真 参数化建模
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电机行星齿轮系统故障信号重构及识别分析
11
作者 罗志华 《防爆电机》 2025年第4期113-116,共4页
针对电动汽车用电机输出轴直接与太阳轮连接的电机-行星齿轮集成系统。开展电机-行星齿轮系统故障信号重构及识别分析。设计了一种特征提取与故障识别流程,通过筛选互信息比定阈值更大的IMF并完成信号重构,输入PSO-SVM中并识别行星齿轮... 针对电动汽车用电机输出轴直接与太阳轮连接的电机-行星齿轮集成系统。开展电机-行星齿轮系统故障信号重构及识别分析。设计了一种特征提取与故障识别流程,通过筛选互信息比定阈值更大的IMF并完成信号重构,输入PSO-SVM中并识别行星齿轮故障模式。研究结果表明:对信号重构扩散熵进行量化分析,评估振动复杂性。嵌入维数设定在2或3,散布模式的数量设置成6。每种状态下扩散熵发生大幅变化,剥落时发生重叠结果。利用VMD分解重建可以提高识别效果,能显著减少噪声成分,准确率为99.99%。该研究有助于提高电机输出传动系统的运行稳定性,具有很高的实际指导意义。 展开更多
关键词 电机-行星齿轮系统 故障识别 变分模态分解 支持向量机 准确率
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基于调制信号双谱技术的永磁同步电机故障诊断分析
12
作者 王新海 《防爆电机》 2025年第5期83-86,共4页
永磁同步电机的传动过程中会产生错综复杂的振动信号,传统的集合经验模态分解(EEMD)无法满足目前的研究精度。为此设计了一种基于调制信号双谱技术(MSB)的永磁同步电机故障诊断方法。利用EEMD方法对信号分解得到滤波信号,以MSB处理EEMD... 永磁同步电机的传动过程中会产生错综复杂的振动信号,传统的集合经验模态分解(EEMD)无法满足目前的研究精度。为此设计了一种基于调制信号双谱技术(MSB)的永磁同步电机故障诊断方法。利用EEMD方法对信号分解得到滤波信号,以MSB处理EEMD滤波信号实现分量调制。开展永磁同步电机运行故障识别测试,研究结果表明:永磁同步电机定子和转子原始信号表现出明显的紊乱性,EEMD-MSB技术比FK技术具备更优处理效果,更有利于故障的检测和诊断。该研究能够有效实现永磁同步电机的故障诊断,可拓宽到其它的机械传动领域。 展开更多
关键词 永磁同步电机 故障诊断 调制信号双谱 特征提取
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某生物质电厂发电机转子接地故障分析及处理
13
作者 汪伟 《防爆电机》 2025年第1期75-78,共4页
某生物质电厂发电机转子在运行期间,突然出现转子接地保护动作报警信号并跳机,故障停机后抽转子检查发现转子绕组励端接地,转子返厂后通过对接地故障部位状态及结构特点、残留物、绝缘性能查等分析排查,明确了转子故障原因,提出了同类... 某生物质电厂发电机转子在运行期间,突然出现转子接地保护动作报警信号并跳机,故障停机后抽转子检查发现转子绕组励端接地,转子返厂后通过对接地故障部位状态及结构特点、残留物、绝缘性能查等分析排查,明确了转子故障原因,提出了同类型发电机日常运维建议,可有效预防同类问题重复发生。 展开更多
关键词 转子 线圈 绝缘 灰尘
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AGV驱动电机故障预测与健康管理模型研究与应用 被引量：2
14
作者 黄和富 俞沛齐 +2 位作者 陈锐 王志德 时吕 《电机与控制应用》 2025年第3期284-293,共10页
【目的】为评估自动引导车(AGV)驱动电机的健康状态、预测故障概率,改进AGV的保养维护和工作策略,本文结合AGV驱动电机的历史状态数据和预定义的工作负荷,提出了一种AGV驱动电机的故障预测与健康管理(PHM)模型。【方法】首先,采集AGV驱... 【目的】为评估自动引导车(AGV)驱动电机的健康状态、预测故障概率,改进AGV的保养维护和工作策略,本文结合AGV驱动电机的历史状态数据和预定义的工作负荷,提出了一种AGV驱动电机的故障预测与健康管理(PHM)模型。【方法】首先,采集AGV驱动电机的负载电流、振动信号以及温度数据,并对采集的数据进行去噪和归一化处理,以提高模型的收敛速度和泛化能力。然后,采用自回归模型和卷积神经网络模型对AGV驱动电机的负载电流、振动信号及温度数据的变化趋势进行预测,并将采集的数据和预测的数据转化为对称点图案(SDP)。最后,基于YOLOv11网络对生成的SDP进行分类,从而确定AGV驱动电机的健康等级。根据电机温升将健康等级分为不健康、亚健康和健康三类,基于电机的负载电流、振动信号采用本文所提模型检测驱动电机健康状态并估计驱动电机属于某类健康等级的概率,基于健康状态的测定可以得到AGV驱动电机的故障概率。【结果】对本文模型在验证集和测试集上进行验证测试以评估模型性能。结果表明AGV驱动电机的3类健康状态的平均诊断准确率为99.7%,其中健康和不健康两类的诊断准确率达到了100%。为进一步验证本文模型的优越性,与其他两种模型进行对比,结果表明本文模型的诊断准确度高于其他模型,具有较高的可信度。【结论】本文提出的PHM模型对故障概率预测和健康状态评估的准确度较高,将AGV工作负荷信息整合到PHM模型中,可为AGV的工作任务制定和保养维护提供数据参考。 展开更多
关键词 自动引导车驱动电机 故障预测与健康管理 卷积神经网络 自回归模型 对称点图案
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火力发电厂输煤栈桥电机设备智能测温系统关键技术研究 被引量：1
15
作者 徐榕玄 古志远 伍思权 《中国新技术新产品》 2025年第15期27-29,共3页
火力发电厂输煤栈桥用于电厂燃料输送,其电机设备存在热故障风险,需要加强状态监测。本文针对输煤栈桥电机设备的典型工作环境和测温需求,设计了一种基于热红外成像的智能测温系统,由前端多源测温单元、云台定位装置、边缘计算节点和云... 火力发电厂输煤栈桥用于电厂燃料输送,其电机设备存在热故障风险,需要加强状态监测。本文针对输煤栈桥电机设备的典型工作环境和测温需求,设计了一种基于热红外成像的智能测温系统,由前端多源测温单元、云台定位装置、边缘计算节点和云端管理平台等模块组成,并重点探讨了系统的关键技术设计,包括高灵敏度热红外成像仪及其光学镜头参数优化、直接测温中的动态发射率标定方法、间接测温中的热网络插值计算模型以及基于热电偶的自适应环境温度补偿方法,提出了基于高低温黑体炉的定期标定方案。 展开更多
关键词 火力发电厂 输煤栈桥 电机设备 智能测温 热红外成像
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某电厂汽轮机TSI系统故障分析及优化措施
16
作者 么颖林 仲勇 +2 位作者 曹美杰 陈德磊 卢进福 《冶金动力》 2025年第3期37-41,共5页
某钢厂自备电厂因汽轮机TSI系统振动模块故障导致了一次停机事件,针对该起非计划停机事件,分析了停机原因和TSI系统设备存在的隐患,制定并实施了针对性的TSI系统软硬件升级和测点布置优化方案。按照优化后的联锁保护逻辑对升级改造后的... 某钢厂自备电厂因汽轮机TSI系统振动模块故障导致了一次停机事件,针对该起非计划停机事件,分析了停机原因和TSI系统设备存在的隐患,制定并实施了针对性的TSI系统软硬件升级和测点布置优化方案。按照优化后的联锁保护逻辑对升级改造后的TSI系统进行了功能调试,确保监控测量点位准确无误、停机保护指令能够按照保护定值及时准确发出,从而保证了汽轮发电机组的安全高效稳定运行。 展开更多
关键词 电厂汽轮机 TSI系统 故障分析 升级优化 联锁保护
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基于趋势分析的电机绕组早期绝缘缺陷表征方法研究 被引量：1
17
作者 黄俊成 赵仲勇 《电工技术》 2025年第7期223-227,共5页
为了实现对同步电机早期绝缘缺陷的快速检测和诊断,提出了脉冲频率响应法。然而,脉冲频率响应法的测试重复性及其普遍采用的数学统计特征可能会受到噪声等外部环境的影响,从而引起故障的误判和漏判。为了消除该方法固有的缺陷,提出一种... 为了实现对同步电机早期绝缘缺陷的快速检测和诊断,提出了脉冲频率响应法。然而,脉冲频率响应法的测试重复性及其普遍采用的数学统计特征可能会受到噪声等外部环境的影响,从而引起故障的误判和漏判。为了消除该方法固有的缺陷,提出一种基于趋势分析的方法来表征同步电机的早期绝缘缺陷。首先,开展了同步电机定子绕组早期绝缘缺陷的模拟实验,测量脉冲频率响应曲线;然后,分析了数学统计指标的变化规律,并构造趋势曲线评估故障情况。结果表明,所提方法对同步电机绕组早期绝缘缺陷的表征具有可行性,统计指标适用于反映绕组早期绝缘故缺陷的变化趋势。 展开更多
关键词 同步电机 早期绝缘缺陷 脉冲频率响应分析法 趋势分析 统计指标
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石化行业工业电动机的现场点检与在线监测 被引量：1
18
作者 刘子庆 杜学明 崔小杰 《电气防爆》 2025年第1期30-34,共5页
研究了石化行业工业电动机的现场点检与在线监测,就在线监测部分替代人工点检、实现少人化点检作业的技术层面做了一些论证,提出了一些推广建议。
关键词 传感器 电气信号监测 频谱分析技术 故障诊断 故障定位
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超声波相控阵技术对高强螺栓螺纹根部裂纹检测应用研究
19
作者 初冬清 褚长春 +1 位作者 赵亮 王磊 《上海大中型电机》 2025年第3期50-54,共5页
螺栓联接是一种常用的机械联结方式,主要用于两个物体联接、紧固、定位等作用。若螺栓螺纹在制造或在使用过程中出现裂纹,直接影响有效面积,降低螺栓的力学性能,严重时可能导致断裂。研究检测螺栓螺纹的质量,满足正常工作性能,是十分必... 螺栓联接是一种常用的机械联结方式,主要用于两个物体联接、紧固、定位等作用。若螺栓螺纹在制造或在使用过程中出现裂纹,直接影响有效面积,降低螺栓的力学性能,严重时可能导致断裂。研究检测螺栓螺纹的质量,满足正常工作性能,是十分必要的。本文通过制作不同规格螺栓螺纹裂纹试块及应用超声波相控阵技术,探究该技术对特定规格螺纹裂纹深度的检测能力。 展开更多
关键词 螺栓联接 热处理 超声波相控阵 检测能力
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基于RBF神经网络的电机轴承故障诊断 被引量：1
20
作者 乔维德 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2025年第4期35-41,共7页
为诊断电机轴承故障,建立了一种基于小波包分解法、蝙蝠-蛙跳算法及改进粒子群算法的电机轴承故障诊断径向基函数(RBF)神经网络模型。电机轴承故障信号特征向量通过小波包分解法提取,将蝙蝠-蛙跳算法用于RBF神经网络初始结构参数优化,... 为诊断电机轴承故障,建立了一种基于小波包分解法、蝙蝠-蛙跳算法及改进粒子群算法的电机轴承故障诊断径向基函数(RBF)神经网络模型。电机轴承故障信号特征向量通过小波包分解法提取,将蝙蝠-蛙跳算法用于RBF神经网络初始结构参数优化,采用改进粒子群算法和电机故障样本对RBF神经网络进行训练和测试。仿真实验表明该模型诊断电机轴承故障优势明显,诊断速度快,诊断准确性好、精度高,满足电机轴承故障有效诊断的需要,具有一定的参考价值与应用前景。 展开更多
关键词 电机轴承故障 RBF神经网络 小波分析 蝙蝠-蛙跳算法
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