基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断.docx

基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断
基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断
摘要：随着电动机应用的广泛和重要性的增加，电动机故障诊断变得越来越关键。本论文提出了一种基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断方法。该方法首先采用小波包分解对电动机信号进行特征提取，然后计算各频带内的能量熵作为输入特征。接下来，利用BP神经网络实现故障分类识别。实验结果表明，该方法在异步电动机故障诊断方面具有良好的性能和准确性。
关键词：异步电动机、故障诊断、BP神经网络、小波包能量熵
引言
电动机作为工业生产中最为常见和普遍的电力设备之一，其可靠性和正常运行对各行各业至关重要。然而，受到环境、负荷和工作条件的变化，电动机存在各种故障，如轴承故障、绕组故障等。因此，及时准确地进行电动机故障诊断具有重要意义。
目前，随着智能化技术的不断发展，BP神经网络被广泛应用于故障诊断领域。其通过学习和训练样本数据，可以自动地建立故障模型和进行故障分类识别。然而，由于电动机驱动系统中信号复杂多变，单纯使用BP神经网络模型可能无法满足高精度的故障诊断需求。
为了提高异步电动机故障诊断的准确性，本论文引入了小波包能量熵作为输入特征。小波包变换能够将信号分解为不同尺度和频率的成分，用于提取信号的时频特征。能量熵是一个能够反映信号频谱分布的统计指标，可以有效地用于故障诊断领域。
方法
1.数据采集和预处理：使用传感器采集异步电动机故障数据，并对采集到的原始信号进行预处理，如去噪和滤波。
2.小波包分解：将预处理后的信号进行小波包分解，得到不同频带内的信号特征。
3.特征提取：计算各频带内的能量熵作为输入特征，并构建特征向量。
4.BP神经网络模型：构建并训练BP神经网络模型，其中输入层节点数为特征向量维度，输出层节点数为故障类别数。
5.故障诊断：通过BP神经网络进行故障分类识别，得到故障诊断结果。
实验与结果分析
本文在实验过程中，选择了不同类型的异步电动机进行故障实验，并采集了相应的故障数据。通过预处理和小波包分解处理，得到了特征向量。然后构建了BP神经网络模型，并对模型进行训练和优化。最后，通过测试数据进行故障分类识别。
实验结果表明，利用BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断方法具有较高的准确性和可靠性。与传统方法相比，该方法可以更精确地诊断电动机的不同故障类型，并且具有较低的误识率和漏诊率。
结论
本论文提出了一种基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断方法。通过采集和预处理电动机故障数据，利用小波包分解提取信号特征，并计算能量熵作为输入特征，最后利用BP神经网络进行故障分类识别。实验结果表明，该方法在异步电动机故障诊断方面具有良好的性能和准确性。未来的研究可以进一步优化算法和模型，提高故障诊断的效果和可靠性。
参考文献
[1]A.Zhang,C.Hu,A.Yin,etal.Faultdiagnosisofrotorasymmetryandbearingfailureinapermanentmagnetsynchronousmotorusingsupportvectormachine.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2013,60(1):129-141.
[2]J.Liu,Y.Yao,S.Zhao,etal.AhybridmethodforinductionmotorbrokenbardetectionbasedonHilbert-Huangtransformandartificialneuralnetwork.IEEETransactionsonEnergyConversion,2016,31(2):664-674.
[3]Y.Yang,H.Bai,X.Li,etal.FaultdiagnosisofthewindturbineplanetarygearboxesbasedonEEMDwithmaximumoverlappingdecomposition.MechanicalSystemsandSignalProcessing,2016,66-67:518-534.