期刊专题

10.3969/j.issn.1001-3881.2021.05.034

基于近似熵与支持向量机的异步电机故障诊断研究

引用
针对异步电机故障发生率高、故障类别难以有效识别的问题,提出一种基于近似熵与支持向量机的故障诊断方法.通过构造故障再现试验,分别测取4种不同状态类别的多测点振动信号样本.利用近似熵算法计算其近似熵样本值,得到4种不同状态类别的近似熵故障特征向量.结合支持向量机算法,构建支持向量机分类模型.近似熵特征量被划分为训练样本和测试样本,经验证其故障诊断准确率达97.5%,改进BP神经网络诊断方法的准确率为92.5%,结果表明:近似熵结合支持向量机方法具有更高的诊断精度.

异步电机、近似熵、支持向量机、故障诊断

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TM343.2(电机)

河北省高等学校科学技术研究项目QN2019311

2021-05-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

173-176,155

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机床与液压

1001-3881

44-1259/TH

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2021,49(5)

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