基于神经网络的异步电动机故障诊断.doc

主要阐述了BP神经网络在直流电动机故障诊断方面的应用。内容包括BP神经网络的建立, 基于Matlab simulink的网络仿真。三相异步电动机的运行状况直接影响到生产的正常进行，这对三相异步电动机故障诊断技术的研究非常重要。因此研究电机故障诊断技术，具有重大的理论意义和社会经济效益。
针对三相异步电动机的接地短路的外部故障，提出了一种基于BP神经网络的故障诊断方法,然后利用FFT分析，将电流信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。对所采集异步电动机的转子转矩电流进行数据预处理与特征提取、归一化后，把这些特征参数作为神经网络的输入，经过学习训练，以判断系统状态，识别系统的故障。
通过选择足够的故障样本来训练神经网络, 将代表故障的信息输入训练好的神经网络后, 由输出结果就可以判断发生的故障种类。仿真和测试结果表明了该方法的有效性和正确性。