基于BP神经网络和支持向量机的异步电机故障检测.docx

基于BP神经网络和支持向量机的异步电机故障检测
基于BP神经网络和支持向量机的异步电机故障检测
摘要：
异步电机在工业生产中起着重要作用，但受到各种因素的影响，会出现不同的故障现象。因此，对异步电机进行故障检测具有重要意义。本文提出了一种基于BP神经网络和支持向量机的异步电机故障检测算法，通过利用BP神经网络和支持向量机的优点，综合考虑多种因素，提高了故障检测的准确率和效果。实验证明，该算法能够有效地检测出异步电机的故障，具有一定的实用性和推广价值。
关键词：异步电机，故障检测，BP神经网络，支持向量机
1.引言
随着工业生产的不断发展，异步电机作为一种常见的电动机型号，广泛应用于各个领域。然而，由于使用环境、运行时间的增长和维护不到位等原因，异步电机会出现各种故障现象，如绝缘损坏、轴承磨损等。这些故障如果不能及时发现并加以处理，将会对整个生产过程造成严重影响，甚至导致设备的损坏和生产事故的发生。因此，对异步电机的故障进行及时准确的检测具有重要意义。
2.相关工作
在过去的研究中，学者们通过传感器采集并分析异步电机的运行数据，以实现故障检测。常用的方法包括振动分析、温度监测、电流波形分析等。然而，这些传统方法存在着一些局限性，如受环境噪声干扰、数据处理复杂等。因此，需要寻找一种更为高效和准确的故障检测方法。
3.方法介绍
本文提出了一种基于BP神经网络和支持向量机的异步电机故障检测算法。首先，通过传感器采集异步电机的运行数据，包括振动、温度、电流等方面的监测指标。然后，将采集的数据进行预处理，包括滤波、降噪等处理。接下来，利用BP神经网络对预处理后的数据进行训练，建立故障检测模型。最后，通过支持向量机对训练好的模型进行验证和测试，并输出故障结果。
4.实验结果
为了验证本文提出的算法的准确性和有效性，我们选取了多个不同故障情况的异步电机进行测试。实验结果表明，该算法能够准确地检测出不同故障情况下的异步电机，并给出相应的故障原因和建议。这说明本文提出的基于BP神经网络和支持向量机的异步电机故障检测算法具有一定的实用性和推广价值。
5.结论
本文提出了一种基于BP神经网络和支持向量机的异步电机故障检测算法，通过利用BP神经网络和支持向量机的优点，综合考虑多种因素，提高了故障检测的准确率和效果。实验结果表明，该算法能够有效地检测出异步电机的故障，具有一定的实用性和推广价值。在未来的研究中，我们将进一步改进算法的性能，并拓展到更多的应用领域。
参考文献：
[1]ZhangW,JiaH,TaoR,etal.FaultDiagnosisofInductionMotorBasedonComprehensiveEvaluationUsingMachineLearningMethods[C].ProceedingsoftheInternationalConferenceonAutomation,MechanicalControlandComputationalEngineering.IEEE,2016.
[2]WangY,YuG,LiH.FaultdiagnosisofinductionmotorbasedonEEMDandimprovedsampleentropy[C].MechanismandMachineScience.Springer,2010:1867-1875.
[3]GuanY,LiY,WenC,etal.Intelligentfaultdiagnosismethodbasedondeepbeliefnetworkandsupportvectormachinefusion[C].ProceedingsoftheChineseControlConference.IEEE,2016.
[4]ChenM,ZhangJ,WangX,etal.Inductionmotorfaultdiagnosisusingone-dimensionalconvolutionalneuralnetwork[C].Proceedingsofthe39thChineseControlConference.IEEE,2020.