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東么川電機為您講述電機故障的維修方法


東么川電機為您講述電機故障的維修方法

  電機設備的故障診斷技術的發展,極大的節約了電機故障診斷的迅速性,準確性,保障了生產的正常進行,避免了財產的巨大損失。

  故障診斷技術作為一門交叉性科學,從60年代起至今,已在傳統的方法上得到飛速發展,新的理論及現代故障診斷方法不斷出現:小波變換專家系統、模糊系統、神經網絡等都在故障診斷領域得到了成功應甩由于電機設備故障征兆與故障特征間復雜的非線性特性,使故障診斷及識別較為復雜,僅僅靠一種理論、一種方法是無法實現在復雜環境下準確、及時地進行電機設備的故障診斷因此集成型智能故障診斷系統必將是電機設備故障診斷技術的新趨勢另外,無論是什么診斷方法,真實信號的獲取是成功實現故障診斷的前提,多傳感器數據融合理論必將在故障診斷中起重要的作用,已開始了這方面的研究并取得相應的成果

  計算機的推理能力以及系統內部的因果關系,同時考慮大量未知情況的存在以及知識不精確度影響,結合,成功的應用于調相機的故障診斷模糊神經網絡技術是把人類的經驗和知識進行數字化的模糊處理,把規則和推理轉換成神經網絡的映射處理和直接從數據樣本中提取經驗規則,然后把這兩種轉換結合起來進行智能信息處理的技術它充分利用了神經網絡處理數字化知識的特點和模糊邏輯處理結構化知識的特點提出將模糊神經網絡應用于無刷直流電機故障診斷,給出了模糊神經網絡的結構和學習算法,并提出了一種閾值向量故障診斷方法,仿真結果表明該方法的有效性采用一種由混沌神經網絡神經元構成的神經網絡,通過研究其非線性動力學特性,混沌吸引子的軌跡及對初始條件的敏感性,實現混沌神經網絡的動態聯想記憶,在此基礎上,成功地應用混沌神經網絡對異步電動機轉子斷條故障進行記憶和恢復。

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