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FMM神经网络结合CART的感应电动机故障诊断方法 被引量：2
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作者 周柏清 王刘涛 任勇军 《电子器件》 CAS 北大核心 2016年第4期993-999,共7页
针对感应电动机存在多种故障问题,提出一种融合模糊极小-极大(FMM)神经网络和分类回归树(CART)的电机故障诊断方法(FMM-CART),对转子断条、定子绕组和电压失衡三种常见电机故障进行诊断。通过采集电机三相的电流信号,并进行功率谱分析,... 针对感应电动机存在多种故障问题,提出一种融合模糊极小-极大(FMM)神经网络和分类回归树(CART)的电机故障诊断方法(FMM-CART),对转子断条、定子绕组和电压失衡三种常见电机故障进行诊断。通过采集电机三相的电流信号,并进行功率谱分析,提取特定谐波信号作为FMM-CART模型的输入特征。训练过的FMM神经网络根据输入特征计算置信因子,CART根据置信因子构建决策树,最终输出诊断结果。实验结果表明,FMM-CART能有效的诊断各种电机故障,且具有较少的检测时间和较低的网络复杂度。 展开更多
关键词 感应电动机故障诊断 三相电流信号 模糊极小-极大神经网络 分类回归树 功率谱分析
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