基于BP神经网络的直流电动机故障诊断研究

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直流电动机在调速性能要求高的传动系统中占有重要的地位,为了直流电机拖动系统的稳定经济运行,减少人为事故,提高设备的安全性、可靠性,十分必要建立电动机故障诊断系统,及时、连续、客观地对机组的安全性进行分析,判断设备或过程是否正常,指导设备的运行、管理和维修,促进由定期维修方式向状态维修方式的过渡。目前电动机故障诊断方法多数建立在单个参变量的基础上,这些参数携带故障特征,例如电枢电流、转子转速、振动频率、表面温度等等。单个的参数对于电机的故障诊断容易漏检误判,可信度低。为了提高对故障的正确判
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